Development and Evaluation of a Novel Music-based Therapeutic Device for Upper Extremity Movement Training
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».