Student Competition (Technology Innovation) ID 1986855
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,900 | 0,816 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».