Advances in the measurement of prosthetic socket interface mechanics: a review of technology, techniques, and a 20-year update
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A key determinant of prosthesis use is the quality of fit of the prosthetic socket. The socket surrounds the residual limb and applies the appropriate force distribution to the soft tissues to maintain suspension, support, and stabilization as well as translate limb movement to prosthesis movement. The challenge in socket fabrication lays in achieving geometry that provides the appropriate force distribution at physiologically appropriate locations; a task dependent on the understanding of interface tissue-mechanics. AREAS COVERED: In the last 20 years substantial advancements in sensor innovation and computational power have allowed researchers to quantify the socket-residual limb interface; this paper reviews prominent measurement and sensing techniques described in literature over this time frame. Advantages and short comings of each technique are discussed with a focus on translation to clinical environments. EXPERT OPINION: Prosthetic sockets directly influence comfort, device use, user satisfaction, and tissue health. Advancements in instrumentation technology have unlocked the possibility of sophisticated measurement systems providing quantitative data that may work in tandem with a clinician's heuristic expertise during socket fabrication. If validated, many of the emerging sensing technologies could be implemented into a clinical setting to better characterize how patients interact with their device and help inform prosthesis fabrication and assessment techniques.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».