Preliminary characterization of rectification for transradial prosthetic sockets
Notice bibliographique
Résumé
Achieving proper socket fit is crucial for the effective use of a prosthesis. However, digital socket design lacks standardization and presents a steep learning curve for prosthetists. While research has focused on digital socket design for the lower-limb population, there is a research gap in upper-limb socket design. This study aimed to characterize the design (rectification) process for the transradial socket, specifically the three-quarter Northwestern-style design, towards the development of a more systematic, data-driven socket design approach. Fourteen (n = 14) pairs of unrectified and rectified plaster models were compared. Six common rectification zones were identified through shape analysis, with zones of plaster addition being the most prominent in terms of volume and surface area. A novel 3D vector mapping technique was employed, which revealed that most of the shape changes occurred in the anterior-posterior and proximal-distal directions. Overall, the interquartile range of each rectification zone demonstrated reasonable consistency in terms of volume, surface deviation, and 3D vector representation. The initial findings from this study support the potential for quantitively modelling the transradial socket design process. This opens the door for developing tools for categorizing and predicting socket designs across diverse populations through the application of techniques such as machine learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».