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Enregistrement W4401639520 · doi:10.2196/51898

Implementation and Evaluation of a Gait Training Assistant for the Use of Crutches: Usability Study

2024· article· en· W4401639520 sur OpenAlexvenueno aff
Milan Wolf, Leon Sauerwald, Felix Kosmalla, Florian Daiber, Antonio Krüger, Stefan Landgraeber

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrutchUsabilityPhysical therapyRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationGaitMedicineTrainerSystem usability scaleComputer scienceEngineeringHuman–computer interactionHeuristic evaluation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical procedures on the lower extremities often require weight-bearing on crutches as part of the rehabilitation process. Orthopedic elective procedures enable patients to learn the correct use of crutches in a controlled preoperative setting. Digital assistance systems can safely circumvent a shortage of skilled staff and any contact restrictions that may be necessary. OBJECTIVE: The usability of a newly developed gait training assistant (GTA) for the use of crutches will be evaluated. An intervention group trained to use crutches by the digital trainer will be compared with a control group trained to use crutches conventionally by a physiotherapist. METHODS: As part of the development and implementation of a novel GTA, 14 patients learned to walk with crutches by completing specific exercises while receiving live feedback. Their movements were detected by a depth sensor and evaluated in real time. Specific parameters (step length, synchronous movement, crutch angle, and crutch distance to the feet) were compared with a control group (n=14) trained to use crutches by physiotherapists. The intervention group was also assessed by a physiotherapist. At the end of the study, the patients completed questionnaires to evaluate the usability of the system (Brooke's System Usability Scale score) and patient satisfaction. RESULTS: All patients trained by the novel GTA were able to use crutches correctly. The intervention group showed significantly better values for crutch angle (mean -6.3°, SD 3.5° vs mean -12.4°, SD 4.5°; P<.001) and crutch position (mean 3.3, SD 5.1 cm vs mean -8.5, SD 4.9 cm; P=.02). Both groups reported that they felt confident in the use of crutches, were able to follow the instructions, and enjoyed the training. Even though the majority (12/14, 86%) preferred physical therapy over a purely digital approach, most participants enjoyed using the system (13/14, 93%) and were interested in trying out other digital assistants (11/14, 79%). The usability of the GTA was rated above average by the majority (9/14, 64%) of the patients. CONCLUSIONS: The newly designed GTA is a safe method of teaching the use of crutches and is statistically superior to training by a physiotherapist. Even if patients prefer interaction with a physiotherapist over a purely digital approach, digital devices provide a safe and motivating opportunity to learn the essential locomotor skills for rehabilitation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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