Robotic systems for upper-limb rehabilitation in multiple sclerosis: a SWOT analysis and the synergies with virtual and augmented environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The robotics discipline is exploring precise and versatile solutions for upper-limb rehabilitation in Multiple Sclerosis (MS). People with MS can greatly benefit from robotic systems to help combat the complexities of this disease, which can impair the ability to perform activities of daily living (ADLs). In order to present the potential and the limitations of smart mechatronic devices in the mentioned clinical domain, this review is structured to propose a concise SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats) Analysis of robotic rehabilitation in MS. Through the SWOT Analysis, a method mostly adopted in business management, this paper addresses both internal and external factors that can promote or hinder the adoption of upper-limb rehabilitation robots in MS. Subsequently, it discusses how the synergy with another category of interaction technologies - the systems underlying virtual and augmented environments - may empower Strengths, overcome Weaknesses, expand Opportunities, and handle Threats in rehabilitation robotics for MS. The impactful adaptability of these digital settings (extensively used in rehabilitation for MS, even to approach ADL-like tasks in safe simulated contexts) is the main reason for presenting this approach to face the critical issues of the aforementioned SWOT Analysis. This methodological proposal aims at paving the way for devising further synergistic strategies based on the integration of medical robotic devices with other promising technologies to help upper-limb functional recovery in MS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle