Sign Language Recognition System for Deaf Patients: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with hearing impairments may face hindrances in health care assistance, which may significantly impact the prognosis and the incidence of complications and iatrogenic events. Therefore, the development of automatic communication systems to assist the interaction between this population and health care workers is paramount. OBJECTIVE: This study aims to systematically review the evidence on communication systems using human-computer interaction techniques developed for deaf people who communicate through sign language that are already in use or proposed for use in health care contexts and have been tested with human users or videos of human users. METHODS: A systematic review will be performed based on a literature search in MEDLINE, Web of Science, ACM, and IEEE Xplore as well as top-tiered conferences in the area to identify relevant studies. The inclusion criteria are the description of the development of a sign language recognition system in a health care context and the testing with human users. Independent investigators (LFRO, LRV, and LMMSR) will screen eligible studies, and disagreements will be solved by a senior researcher (MSM). The included papers will undergo full-text screening. A PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) flow diagram will be presented to visually summarize the screening process, ensuring clarity and transparency in presenting the results. Additionally, a comprehensive chart table will be constructed to consolidate essential data related to the key variables extracted from the studies. These results will be meticulously analyzed and presented descriptively, offering insightful interpretations of the information encapsulated within the table. RESULTS: A preliminary search was performed in April 2024. Researchers concluded the study selection by July 2024. Data extraction, synthesis, report, and recommendations are expected to be finished by February 2025. CONCLUSIONS: This systematic review will identify human-machine systems that enable communication in health services involving deaf patients, presenting the framework that includes usability and application in human contexts. We will present a comprehensive panel of findings, highlighting systems used to tackle communication barriers and offer a narrative comparison of current implementation practices. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/55427.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».