Wireless, Soft, Low-Profile Bioelectronics for Quantitative Diagnostics of Cervical Dystonia
Notice bibliographique
Résumé
Cervical dystonia (CD) is one of the most chronic neurological syndromes, leading patients to repetitive movements and abnormal postures. CD patients suffer substantial decrease in function and quality of life including normal activities of daily living such as cooking, dressing, eating, and driving. The traditional methods for assessment of CD have involved clinical rating scales that is the Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating-2 (TWSTRS-2) [1]. However, rating these scales based on visual observation is subject to change upon the level of training and expertise of the clinician, which significantly prevents rapid and accurate identification of CD. Here, we introduce the first demonstration of a soft skin-like, wireless electronic system, referred to as “SKINTRONICS”, which can quantify 4 types of disorder (torticollis, laterocollis, retrocollis, and anterocollis) and the severity levels of symptoms. The ideas begin with the employment of a highly sensitive accelerometer for accurate recording of total head movements in a soft, ultrathin, conformal wearable platform. The soft-membrane construction allows the biopatch gently and seamlessly mounted on the forehead of a patient with negligible effects on natural head motions while supplying sufficient and reliable digital signals throughout the diagnostic process of CD. To validate the device accuracy, a direct comparison between SKINTRONICS-based assessment and TWSTRS-2 based manual assessment is provided from a clinical study with 5 patients and 5 healthy subjects. Collective results indicate the new class of technology platforms for wireless, diverse, accurate monitoring of abnormal head movements illuminates more effective and safe treatments to patients for improved CD healthcare. Reference [1] C. L. Comella et al., Mov. Disord. 2016, 31(4), 563-569.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».