Movement Outcomes Acquired via Markerless Motion Capture Systems Compared with Marker-Based Systems for Adult Patient Populations: A Scoping Review
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
Mobile motion capture is a promising technology for assessing physical movement; markerless motion capture systems (MLSs) offer great potential in rehabilitation settings, given their accessibility compared to marker-based motion capture systems (MBSs). This review explores the current literature on rehabilitation, for direct comparison of movement-related outcomes captured by MLSs to MBSs and for application of MLSs in movement measurements. Following a scoping review methodology, nine databases were searched (May to August 2023). Eligible articles had to present at least one estimate of the mean difference between a measure of a physical movement assessed by MLS and by MBS. Sixteen studies met the selection criteria and were included. For comparison of MLSs with MBSs, measures of mean joint range of motion (ROM) displacement were found to be similar, while peak joint angle outcomes were significantly different. Upper body movement outcomes were found to be comparable, while lower body movement outcomes were very different. Overall, nearly two-thirds of measurements identified statistical differences between MLS and MBS outcomes. Regarding application, no studies assessed the technology with patient populations. Further MLS-specific research with consideration of patient populations (e.g., intentional error testing, testing in less-than-ideal settings) would be beneficial for utilization of motion capture in rehabilitation contexts.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle