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Enregistrement W4407192676 · doi:10.2196/67779

A Game-Based Mechatronic Device for Digital Rehabilitation of Hand Function After a Stroke: Design, Prototyping, and Feasibility Study

2025· article· en· W4407192676 sur OpenAlexaff
Anuprita Kanitkar, Nariman Sepehri, Ariel Lezen, Sanjay Tejraj Parmar, Cherry Kit-Fong Hin, Tony Szturm

Notice bibliographique

RevueJMIR Neurotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMechatronicsRehabilitationRapid prototypingFunction (biology)Computer scienceEngineeringPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyMechanical engineeringArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This paper presents an easy-to-use, affordable robotic manipulandum device (RMD) equipped with smart monitoring and assistive technologies to engage in game-based exercise and repetitive task practice. The RMD has been designed to enhance a wide range of fine motor manual dexterity skills, including thumb, finger, and wrist movements. By focusing on finger and hand functions, it extends its utility beyond basic reaching or object transfer movements. Various interchangeable 3D-printed therapy handles of different shapes and sizes can be easily attached to the RMD drive shaft. These handle movements can be used to engage with numerous affordable, commercially available computer games, allowing patients to practice tasks that involve varying movement amplitudes, speeds, precision, and cognitive challenges. Additionally, the device is capable of automatically recording and storing the patient's real-time performance data on any given computer, integrating assessment into treatment. Objective: A pilot study was conducted with 5 patients with stroke to examine the feasibility and benefits of a 6-week game-based exercise program using the proposed device. Methods: A feasibility study was conducted with 5 participants. Data were collected using the computer game-based upper extremity assessment of manual dexterity and Wolf Motor Function Test (WMFT) before and after the intervention lasting 6 weeks. Results: The pilot study demonstrated that clients' expectations related to manual dexterity were met. The average improvement in the functional ability score of the WMFT was 14 (SD 3) points, with all participants exceeding the minimal clinically important difference. The average reduction in total time was 30 (SD 14) seconds, with 4 of 5 participants surpassing the minimal clinically important difference. For the computer game-based upper extremity assessment, the average improvement in success rate was 23% (SD 12%), and the average decrease in response time was 105 (SD 44) milliseconds. Conclusions: Findings revealed acceptable, engaging, game-based, and task-oriented training with a high level of compliance. Substantial improvements from pre- to postintervention were observed using the WMFT and assessments of manual dexterity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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