Perspectives of users for a future interactive wearable system for upper extremity rehabilitation following stroke: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable sensor technology can facilitate diagnostics and monitoring of people with upper extremity (UE) paresis after stroke. The purpose of this study is to investigate the perspectives of clinicians, people living with stroke, and their caregivers on an interactive wearable system that detects UE movements and provides feedback. METHODS: This qualitative study used semi-structured interviews relating to the perspectives of a future interactive wearable system including a wearable sensor to capture UE movement and a user interface to provide feedback as the means of data collection. Ten rehabilitation therapists, 9 people with stroke, and 2 caregivers participated in this study. RESULTS: Four themes were identified (1) "Everyone is different" highlighted the need for addressing individual user's rehabilitation goal and personal preference; (2) "The wearable system should identify UE and trunk movements" emphasized that in addition to arm, hand, and finger movements, detecting compensatory trunk movements during UE movements is also of interest; (3) "Both quality and amount of movements are necessary to measure" described the parameters related to how well and how much the user is using their affected UE that participants envisioned the system to monitor; (4) "Functional activities should be practiced by the users" outlined UE movements and activities that are of priority in designing the system. CONCLUSIONS: Narratives from clinicians, people with stroke, and their caregivers offer insight into the design of interactive wearable systems. Future studies examining the experience and acceptability of existing wearable systems from end-users are warranted to guide the adoption of this technology.
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 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 | 0,024 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».