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Enregistrement W4391331345 · doi:10.1109/smc53992.2023.10394170

Think BIG: Brain-Computer Interface Goals for Children with Quadriplegic Cerebral Palsy

2023· article· en· W4391331345 sur OpenAlexaffabout
Dion Kelly, Danette Rowley, Erica D. Floreani, Eli Kinney‐Lang, Ion Robu, Adam Kirton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityCerebral palsyBrain–computer interfaceAssistive technologyComputer scienceInterface (matter)PsychologyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationMultimediaHuman–computer interactionMedicineElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a pressing need for alternative access technologies that enable children with severe physical disabilities, as current options often require some degree of controlled movement to be used efficiently. Brain-computer interfaces (BCIs) hold significant potential for improving the lives of children with severe physical disabilities, however research must prioritize user-centered approaches and real-world applications to maximize benefits. This paper examines the integration of home-based BCIs for children with quadriplegic cerebral palsy through user-centered design, focusing on the feasibility, usability, and impact on personal goals and activities of daily living. Seven children aged 6–15 years with quadriplegic cerebral palsy and their families participated in this pilot study, using personalized BCI packages and home-based virtual sessions to help them achieve individualized goals in self-care, productivity, and leisure. We utilized a collaborative goal-setting approach and assessed satisfaction and performance changes using the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) and the BCI-adapted Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (e-QUEST2.0). Significant improvements in performance and satisfaction were observed in the COPM scores, while parents were most satisfied with professional services and least satisfied with the adjustability of the BCI system, as per the eQuest2.0 questionnaire. Despite no significant improvement in BCI consistency across nine sessions, the intervention positively impacted participants' perceived performance and satisfaction in goal-oriented activities. Future research should focus on enhancing BCI design, comfort, and effectiveness while considering user priorities and feedback for personalized goal achievement.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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