Next-Generation Remote Hand Assessments: Cross-Platform DIGITS Web Application
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We have previously developed DIGITS, a platform for remote evaluation of range of motion, dexterity, and swelling of fingers for reducing barriers to accessing clinical resources. The current study was aimed at evaluating DIGITS across different devices with varied operating systems and camera resolutions using a single person's hands. Methods: Our team has now developed a web application version of the DIGITS platform, which makes it accessible on any device that is equipped with a camera, including computers, tablets, and smartphones. In the present study, we aimed to validate this web application by comparing flexion and extension measurements on the same person's hands using three different devices with cameras of different resolutions. The absolute difference, SD, standard mean error, and intraclass correlation coefficient were calculated. Additionally, equivalency testing was performed using the confidence interval approach. Results: Our findings indicated that the differences in degree measured between the devices ranged from 2° to 3° when digit extension was assessed (all hand landmarks are visible in the camera's direct view) and from 3° to 8° when digit flexion was assessed (some of the hand landmarks are hidden from view). The intraclass correlation coefficient of individual trials ranged from 0.82 to 0.96 for extension and 0.77 to 0.87 for flexion across all devices. Additionally, within a 90% confidence interval, our data showed equivalency with measurements using three different devices. Conclusions: The absolute differences were within an acceptable 9° tolerance for measurements taken between devices for flexion and extension. Equivalency was observed for measurements of finger range of motion taken using DIGITS, regardless of devices, platforms, or camera resolutions. Clinical relevance: In summary, the DIGITS web application has good test-retest reliability to generate data on finger range of motion for hand telerehabilitation. DIGITS can reduce costs to patients, providers, and health care facilities for conducting postoperative follow-up assessments.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».