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Enregistrement W4389137468 · doi:10.1097/pxr.0000000000000302

Soft robotics–inspired sensing system for detecting downward movement and pistoning in prosthetic sockets: A proof-of-concept study

2023· article· en· W4389137468 sur OpenAlexafffund
Adam Yu, Run Ze Gao, P. Lee, Christian Mele, Doug Dittmer, Andreas Schirm, Carolyn L. Ren, James Tung

Notice bibliographique

RevueProsthetics and Orthotics International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensGrand River HospitalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRoboticsProof of conceptComputer scienceArtificial intelligenceArtificial limbsSoft roboticsMovement (music)RobotHuman–computer interactionComputer visionProsthesisAestheticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vertical displacement of the residual limb within transtibial prosthetic socket, often known as "pistoning" or downward movement, may lead to skin breakdowns and ulcers. Downward movement is particularly difficult to self-manage for diabetic individuals living with amputation because of diminished sensation in the residual limb from peripheral neuropathy. Therefore, a customizable sensor at the distal end that can alert the users when high-risk downward movement and pistoning occurs is urgently needed. OBJECTIVES: Presented herein for the first time is a lightweight, inexpensive sensing system inspired by soft robotics that can detect the occurrence and severity of downward movement at the distal end. METHODS: The sensing system consists of a multilayered torus-shaped balloon, allowing easy integration with pin-lock socket systems. The design allows sensing of vertical displacement without imparting high reaction forces back onto the distal end. A benchtop compression tester was used to characterize system performance. Systematic and parametric benchtop tests were conducted to examine the sensor's physical characteristics. Long-term (24-h) stability of the sensor was also recorded. RESULTS: Compared with water, air was determined to be a better medium with a higher linear full-scale span (FSS) because of its compressible nature. Repeatable 0.5-mm vertical displacements yielded a linear (>0.99 R 2 ) FSS of 4.5 mm and a sensitivity of 0.8 kPa/mm. The sensing system is highly precise, with as low as 1% FSS total error band and average hysteresis of 2.84% of FSS. Over 24 h, a 4% FSS drift was observed. CONCLUSION: Sensing system characteristics, coupled with low-cost, customizable fabrication, indicates promising performance for daily use to notify and alert transtibial prosthetic users of downward movement and/or pistoning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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