Augmented Feedback for Manual Wheelchair Propulsion Technique Training in a Virtual Reality Simulator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Motor learning of appropriate manual wheelchair propulsion is critical, as incorrect technique elevates risk for upper extremity pain. Virtual reality simulators allow users to practice this complex task in a safe and realistic environment. Additionally, augmented feedback may be provided in order to optimize learning. The purpose of this study was to investigate the effects of providing augmented feedback with various delivery schedules on motor learning and transfer of this skill to over-ground propulsion. Methods: Thirty healthy young adults were randomly assigned to three groups. During a virtual reality propulsion training session, the high-frequency feedback group received augmented feedback throughout all propulsion training; the faded feedback group received this information in a faded schedule; and the control group underwent training with no augmented feedback. Propulsion assessments were performed at baseline and 48 hours after practice in both virtual and real environments to measure retention and transfer, respectively. Results: Compared to the control group, both feedback groups exhibited significant improvements in contact angle and push frequency in both environments after training. Small, non-significant differences were also found between the high-frequency and faded feedback groups. Conclusion: Virtual reality training is an effective learning intervention for acquisition, retention, and transfer of appropriate manual wheelchair propulsion technique when such training includes augmented feedback about propulsion biomechanics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».