Pre-Validation of a Virtual Reality Tool to Quantify the Severity of Friedreich's Ataxia
Notice bibliographique
Résumé
Existing clinical scales to evaluate the severity of Friedreich's ataxia (FA) impairment rapidly reach a plateau when patients lose the ability to walk, and they rely on the examiner to quantify ataxia. Therefore, more objective tools are necessary to complement the neurological examination and distinguish subtle changes in ataxia over time. Using virtual reality (VR), we aim to develop precise tools to measure the progression of FA. The purpose of this study was to evaluate a series of 5 different upper limb tasks in VR with FA patients in order to determine how well they were tolerated, if they allow to distinguish FA patients from a control group, and if they correlate to clinical measures. Twelve FA patients and 9 healthy partici-pants underwent traditional assessment of upper limb function and of FA severity (patients only), performed the series of five VR task, and completed a subjective evaluation. Only 6 out of 12 FA patients were able to successfully complete all tasks, primarily due to the challenges associated with manipulating the controllers for patients with advanced stages of FA. Different performance metrics of the tasks were significantly different between groups and had strong correlations to a clinical assessment scale. All participants reported very low simulator sickness and a high level of virtual presence. The results of this study demonstrate the feasibility of using VR with FA patients, although adaptation of the technology may be necessary for those with more severe impairments.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».