Robotic Rigor: Validity of the Kinarm End-Point Robot Visually Guided Reaching Test in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether robotic metrics: (1) correlate with the Nine-Hole Peg Test (9HPT; good convergent validity); and (2) differentiate between those self-reporting "some hand problems" versus "no hand problems" (good criterion validity). Design Cross-sectional validation analyses. Setting Rehabilitation research laboratory located within a hospital. Participants People with multiple sclerosis self-reporting "some" (n=21; mean age, 52.52±10.69 y; females, n=16; disease duration, 18.81±10.38 y) versus "no" (n=21; age, 51.24±12.73 y; females, n=14; disease duration, 17.71±10.16 y) hand problems. Main Outcome Measures We assessed hand function using the criterion standard 9HPT and robotic testing. Robotic outcomes included an overall task score, as well as 2 movement planning (ie, reaction time and initial direction angle) and 2 movement correction (ie, movement time and path length ratio) spatiotemporal values. We identified participants reporting "some" versus "no" hand problems via the Multiple Sclerosis Impact Scale-29. We analyzed our nonparametric data using a Mann–Whitney U test and Spearman rank-order correlation. Results Those reporting "some hand problems" included more right-handed individuals ( P =.038); otherwise, the 2 groups were characteristically similar. Visually guided reaching task score and movement planning but not movement correction spatiotemporal values demonstrated moderate correlations with 9HPT for both the dominant (reaction time: r =0.489, P =.001; initial direction angle: r =0.429, P =.005) and nondominant (reaction time: r =0.521, P <.001; initial direction angle: r =0.321, P =.038) side. Further, reaction time, but not 9HPT or any other robotic outcome, differentiated between the 2 groups ( P =.036); those reporting "no hand problems" moved faster (ie, dominant side: 0.2810 [0.2605-0.3215] vs 0.3400 [0.2735-0.3725] s). Conclusions Robotic test metrics demonstrated modest criterion and convergent validity in multiple sclerosis, with reaction time being the most compelling. When looking beyond the task score, spatiotemporal robotic measures may help discern subtle multiple sclerosis-related hand problems. Movement planning spatiotemporal values appear more meaningful than movement correction and could prove fruitful as the target for future intervention strategies.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».