Design Considerations for the Development of Lower Limb Pediatric Exoskeletons: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral Palsy is the most prevalent cause of gait disorder in childhood, affecting the range of motion, power, and joint torques of children. Several treatments are available, ranging from physical therapy to surgery. However, these treatments are usually complex, costly, and long. Robotic exoskeletons could provide longer, more frequent, and personalized training sessions with quantified data on the gait characteristics. Unfortunately, very few pediatric exoskeletons are available compared to those for adults. Therefore, design guidelines are needed for the development of pediatric exoskeletons to facilitate market entry. This article proposes design considerations through an in-depth review of the available pediatric lower-limb exoskeletons. This research has identified nine exoskeletons with at least one actuated joint at the ankle level and discussed their clinical, mechanical, and control characteristics. Although all the identified exoskeletons use electric motors to reduce their weight, improvements must be made to further minimize it. In addition, these exoskeletons need to be more easily adaptable to the user’s morphology. Impedance control methods are commonly used, which ensures the interaction safety. However, they should be more personalized to the specific neurological deficiencies. Furthermore, stronger validation of these exoskeletons is required through clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».