Visualizing the Unseen: Illustrating and Documenting Phantom Limb Sensations and Phantom Limb Pain With C.A.L.A.
Notice bibliographique
Résumé
Currently, there is neither a standardized mode for the documentation of phantom sensations and phantom limb pain, nor for their visualization as perceived by patients. We have therefore created a tool that allows for both, as well as for the quantification of the patient's visible and invisible body image. A first version provides the principal functions: (1) Adapting a 3D avatar for self-identification of the patient; (2) modeling the shape of the phantom limb; (3) adjusting the position of the phantom limb; (4) drawing pain and cramps directly onto the avatar; and (5) quantifying their respective intensities. Our tool (C.A.L.A.) was evaluated with 33 occupational therapists, physiotherapists, and other medical staff. Participants were presented with two cases in which the appearance and the position of the phantom had to be modeled and pain and cramps had to be drawn. The usability of the software was evaluated using the System Usability Scale and its functional range was evaluated using a self-developed questionnaire and semi-structured interview. In addition, our tool was evaluated on 22 patients with limb amputations. For each patient, body image as well as phantom sensation and pain were modeled to evaluate the software's functional scope. The accuracy of the created body image was evaluated using a self-developed questionnaire and semi-structured interview. Additionally, pain sensation was assessed using the SF-McGill Pain Questionnaire. The System Usability Scale reached a level of 81%, indicating high usability. Observing the participants, though, identified several operational difficulties. While the provided functions were considered useful by most participants, the semi-structured interviews revealed the need for an improved pain documentation component. In conclusion, our tool allows for an accurate visualization of phantom limbs and phantom limb sensations. It can be used as both a descriptive and quantitative documentation tool for analyzing and monitoring phantom limbs. Thus, it can help to bridge the gap between the therapist's conception and the patient's perception. Based on the collected requirements, an improved version with extended functionality will be developed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».