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Enregistrement W4389401431 · doi:10.46292/sci23-1986855s

Student Competition (Technology Innovation) ID 1986855

2023· article· en· W4389401431 sur OpenAlexafffund
Ramin Fathian, Aminreza Khandan, Chester Ho, Hossein Rouhani

Notice bibliographique

RevueTopics in Spinal Cord Injury Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésInertial measurement unitKinematicsWheelchairSittingMedicineSpinal cord injuryAccelerationPhysical medicine and rehabilitationAccelerometerPhysical therapySimulationComputer scienceArtificial intelligenceSpinal cordPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Up to 70% of individuals with spinal cord injury (SCI) experience shoulder injuries during their lifetime. Previous studies revealed a link between the risk of shoulder injury and propulsion-related kinetic and kinematic parameters that were measured using SMARTWheel or in-lab motion-capture systems. Despite their high accuracy, these systems are time and labour intensive and not commonly accessible. Objective To develop and validate a portable and accessible method to estimate the duration of the push phase using a hand-mounted inertial measurement unit (IMU). Methods Ten volunteers (7 males, 3 females, age: 28 ± 2 y.o.) consented to participate in the study. An IMU (3D acceleration and angular velocity, sampling frequency: 512 Hz) was attached to participant’s right hand while sitting on the instrumented wheelchair equipped with SMARTWheel (sampling frequency: 240 Hz). The SMARTWheel and IMU readouts were collected while participants were propelling the wheelchair. The peaks in the resultant acceleration and continuous wavelet transform coefficients obtained from IMU were used to identify the hand contact and release, and estimate the push phase duration. Results No significant differences (p-value = 0.97, 0.89, and 0.94, respectively) were observed between the parameters obtained for the hand contact and release instants and push duration estimated using IMU compared to SMARTWheel with mean errors (standard deviation) of 8.4 (15.2) ms, 3.8 (22.1) ms and −4.6 (24.6) ms, respectively. Conclusion These findings support the validity of using IMU as a portable alternative to the in-lab systems to estimate the push phase duration of manual wheelchair users.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9000,816

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,387 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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