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Enregistrement W4385752624 · doi:10.1186/s12984-023-01225-5

Robotic arm training in neurorehabilitation enhanced by augmented reality – a usability and feasibility study

2023· article· en· W4385752624 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Charlotte de Crignis, Salome-Thamar Ruhnau, Matthias Hösl, Jérémy Lefint, Tamara Amberger, J. Dressnandt, Hans Brünner, Friedemann Müller

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésNeurorehabilitationUsabilityHeadsetSystem usability scaleRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationVirtual realityMedicineWorkloadPhysical therapyPsychologyHuman–computer interactionComputer scienceWeb usability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Robotic therapy and serious gaming support motor learning in neurorehabilitation. Traditional monitor-based gaming outputs cannot adequately represent the third dimension, whereas virtual reality headsets lack the connection to the real world. The use of Augmented Reality (AR) techniques could potentially overcome these issues. The objective of this study was thus to evaluate the usability, feasibility and functionality of a novel arm rehabilitation device for neurorehabilitation (RobExReha system) based on a robotic arm (LBR iiwa, KUKA AG) and serious gaming using the AR headset HoloLens (Microsoft Inc.). METHODS: The RobExReha system was tested with eleven adult inpatients (mean age: 64.4 ± 11.2 years; diagnoses: 8 stroke, 2 spinal cord injury, 1 Guillain-Barré-Syndrome) who had paretic impairments in their upper limb. Five therapists administered and evaluated the system. Data was compared with a Reference Group (eleven inpatients; mean age: 64.3 ± 9.1 years; diagnoses: 10 stroke, 1 spinal cord injury) who trained with commercially available robotic therapy devices (ArmeoPower or ArmeoSpring, Hocoma AG). Patients used standardized questionnaires for evaluating usability and comfort (Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive technology [QUEST]), workload (Raw Task Load Index [RTLX]) and a questionnaire for rating visual perception of the gaming scenario. Therapists used the QUEST, the System Usability Scale and the short version of the User Experience Questionnaire. RESULTS: Therapy with the RobExReha system was safe and feasible for patients and therapists, with no serious adverse events being reported. Patients and therapists were generally satisfied with usability. The patients' usability ratings were significantly higher in the Reference Group for two items of the QUEST: reliability and ease of use. Workload (RTLX) ratings did not differ significantly between the groups. Nearly all patients using the RobExReha system perceived the gaming scenario in AR as functioning adequately despite eight patients having impairments in stereoscopic vision. The therapists valued the system's approach as interesting and inventive. CONCLUSIONS: We demonstrated the clinical feasibility of combining a novel robotic upper limb robot with an AR-serious game in a neurorehabilitation setting. To ensure high usability in future applications, a reliable and easy-to-use system that can be used for task-oriented training should be implemented. TRIAL REGISTRATION: Ethical approval was obtained and the trial was registered at the German Clinical Trials Register (DRKS00022136).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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