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Enregistrement W4236917479 · doi:10.21203/rs.3.rs-42278/v1

Development and Evaluation of a Novel Music-based Therapeutic Device for Upper Extremity Movement Training

2020· preprint· en· W4236917479 sur OpenAlexaff
Nina Schaffert, Thenille Braun Janzen, Roy Ploigt, Sebastian Schlüter, Veronica Vuong, Michael H. Thaut

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)Training (meteorology)Physical medicine and rehabilitationPsychologyComputer scienceMedicineAestheticsGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Restoration of upper limb motor function and patient functional independence are crucial treatment targets for neurologic recovery. Growing evidence indicates that music-based intervention is a promising therapeutic approach for the restoration of upper extremity functional abilities in neurologic conditions. In this context, music technology may be particularly useful to increase the availability and accessibility of music-based therapy and assist therapists in the implementation and assessment of targeted therapeutic goals. In the present study, we describe and evaluate a novel music-based therapeutic device (SONATA) for upper limb extremity movement training. Methods The device consists of a graphical user interface generated by a single-board computer displayed on a 32” touchscreen with build-in sound speakers controlled wirelessly by a computer tablet. The system includes two operational modes that allow users to play musical melodies on a virtual keyboard or draw figures/shapes whereby every action input results in controllable sensory feedback. Four functional tests were performed with 21 healthy individuals (12 males, age 26.4 ± 3.5 years) to evaluate the device’s operational modes and main features, such as presenting sequences of audiovisual stimuli at a pre-defined order (Tasks 1–3), displaying different shapes (Task 4), and collecting response and movement data (e.g., reaction time, correct/incorrect responses, and timing data). Results The results indicate feasibility and ease of use of the device, as shown by the participants’ performance accuracy in all tasks. The findings also demonstrate the reliability of the data acquired automatically by the system as we replicated the results of previous research showing a decrease in reaction time in sequences repeatedly presented in relation to random sequences, and that sequence length, rate and complexity affect accuracy of newly learned action sequences. Conclusions This device is a feasible tool for upper limb extremity movement training and opens new avenues for the the systematic evaluation of the benefits of music technologies in clinical research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,129 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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