Development and evaluation of an interactive home therapy technology for children with neuromotor disorders: exemplification of a design thinking approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the process of developing an interactive home therapy technology and evaluate its usability with children. MATERIALS AND METHODS: Design thinking guided our technology development with knowledge holders. User- and theory-informed design needs were defined by empathizing with users through observation, interviews and literature review. Solutions were ideated through sketches that led to prototypes. Informal testing with knowledge holders was conducted before formal usability testing with 7 school-aged children (5 neurotypical, 2 with cerebral palsy). Children practiced exercises using the technology before completing a study-specific survey (5-point Likert scales and open-ended questions) that was analyzed using descriptive statistics and content analysis. RESULTS: Bootle Boot Camp, an interactive therapy game that enables clinicians to prescribe customized home exercise programs, was created. Through exercise videos, motion tracking, multimodal feedback that fades to summary, self-controlled form (i.e., star ratings) based on a child's performance, rewards and training resources, the game aims to promote safe and high-quality exercise according to design needs. Children found feedback helpful (mean 3.7/5) and audio cues easy to understand (mean 4.6/5). Users' recommendations to improve audio feedback delivery guided game refinements. CONCLUSIONS: Application of the design thinking methodology supported robust end-user involvement that facilitated development of a user-friendly technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».