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Enregistrement W4283643498 · doi:10.1063/5.0087900

Air microfluidics-enabled soft robotic transtibial prosthesis socket liner toward dynamic management of residual limb contact pressure and volume fluctuation

2022· article· en· W4283643498 sur OpenAlexafffund
Peter S. Lee, Run Ze Gao, Alyson Colpitts, Robin Ward Murdock, Doug Dittmer, Andreas Schirm, James Tung, Carolyn L. Ren

Notice bibliographique

RevueBiomicrofluidics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensGrand River HospitalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésActuatorBiomedical engineeringComputer scienceResidualPneumatic actuatorMicrofluidicsWearable computerMaterials scienceEngineeringNanotechnologyEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Residual limb volume fluctuation and the resulting contact pressures are some of the key factors leading to skin ulcerations, suboptimal prosthetic functioning, pain, and diminishing quality of life of transtibial amputees. Self-management of socket fit is complicated by peripheral neuropathy, reducing the perception of pressure and pain in the residual limb. We introduce a novel proof-of-concept for a transtibial prosthetic socket liner with the potential to dynamically adjust the fit between the limb and socket. The core of the technology is a small air microfluidic chip (10 cm3 and 10 g) with 10 on-chip valves that enable sequential pressurizing of 10 actuators in custom sizes to match the pressures required by the residual limb's unique anatomy. The microfluidic chip largely reduced the number of electromechanical solenoid valves needed for sequential control of 10 actuators (2 instead of 10 valves), resulting in the reduction of the required power, size, mass, and cost of the control box toward an affordable and wearable prosthetic socket. Proof-of-concept testing demonstrated that the applied pressures can be varied in the desired sequence and to redistribute pressure. Future work will focus on integrating the system with biofidelic prosthetic sockets and residual limb models to investigate the ability to redistribute pressure away from pressure-sensitive regions (e.g., fibular head) to pressure tolerant areas. Overall, the dynamic prosthesis socket liner is very encouraging for creating a dynamic socket fit system that can be seamlessly integrated with existing socket fabrication methods for managing residual limb volume fluctuations and contact pressure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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