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Enregistrement W4319334338 · doi:10.1101/2023.01.25.23284790

Wearable technology to capture arm use of stroke survivors in home and community settings: feasibility and early insights on motor performance

2023· preprint· en· W4319334338 sur OpenAlexaff
Marika Demers, Lauri Bishop, Amelia Cain, Joseph Saba, Justin B. Rowe, Daniel K. Zondervan, Carolee J. Winstein

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthSouthern California Clinical and Translational Science InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesSmall Business Technology TransferUniversity of Southern California
Mots-clésWearable computerPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)PsychologyMedicineComputer scienceEngineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: factors related to use of the paretic arm/hand. Methods: 30 chronic stroke survivors were monitored with wrist-worn wearable sensors during 12h/day for a 7-day period. Participants also completed standardized assessments to capture stroke severity, arm motor impairments, self-perceived arm use and self-efficacy. Usability of the wearable sensors was assessed using the adapted System Usability Scale and an exit interview. Associations between motor performance and capacity (arm/hand impairments and activity limitations) were assessed using Spearman's correlations. Results: Minimal technical issues or lack of adherence to the wearing schedule occurred, with 87.6% of days procuring valid data from both sensors. Average sensor wear time was 12.6 (standard deviation: 0.2) h/day. Three participants experienced discomfort with one of the wristbands and three other participants had unrelated adverse events. There were positive self-reported usability scores (mean: 85.4/100) and high user satisfaction. Significant correlations were observed for measures of motor capacity and self-efficacy with paretic arm use in the home and the community (Spearman's correlation ρs: 0.44-0.71). Conclusions: This work demonstrates the feasibility and usability of a consumer-grade wearable sensor to capture paretic arm activity outside the laboratory. It provides early insight into stroke survivors' everyday arm use and related factors such as motor capacity and self-efficacy. Impact: The integration of wearable technologies into clinical practice offers new possibilities to complement in-person clinical assessments and to better understand how each person is moving outside of therapy and throughout the recovery and reintegration phase. Insights gained from monitoring stroke survivors arm/hand use in the home and community is the first step towards informing future research with an emphasis on causal mechanisms with clinical relevance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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