A parametric 3D printed assistive device for people with cerebral palsy – assessment of outcomes and comparison with a commercial counterpart
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the use of a parametric design platform and 3D printing to create personalized assistive devices (ADs) for individuals with cerebral palsy, specifically a fork/spoon holder.Five subjects participated in the study, each receiving a customized device to fit their dominant hand, and they tested both the 3D printed device and a commercially available one.The devices were evaluated based on functionality and satisfaction using two standard clinical questionnaires (IPPA and QUEST 2.0).The results showed that neither the 3D printed nor the commercial device provided substantial benefits, but the questionnaires provided valuable feedback on areas for improvement.The study highlights the need for highly personalized solutions in ADs, which could be addressed by 3D printing.A configurator for generating production files from a parametric model could facilitate personalization, but a large number of model versions should be available to meet individual needs.Future research could explore clinical evaluations and guide the development of efficient and effective frameworks for digital fabrication in terms of clinically feasible AD model sourcing. Implication for rehabilitation* 3D printing can be a method of creating assistive devices with dimensions fitting the user.* Standard questionnaires for measuring the effectiveness and satisfaction may efficiently identify shortcomings and suggest improvements.* Each person may have individual requirements, which calls for a large database of solutions in order to meet the person's needs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».