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Enregistrement W4410154428 · doi:10.1186/s12938-025-01384-7

Modification of the toronto rehabilitation institute—hand function test for integration into robot-assisted therapy: technical validation and usability

2025· article· en· W4410154428 sur OpenAlexaffabout
Stephanie DiNunzio, Andrew Whitmell, César Márquez-Chin, Miloš R. Popović

Notice bibliographique

RevueBioMedical Engineering OnLine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityRehabilitationHuman–computer interactionRobotic armComputer scienceRoboticsRobotSimulationArtificial intelligenceMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective rehabilitation of the upper extremity function is vital for individuals recovering from stroke or cervical spinal cord injury, as it can enable them to regain independence in daily tasks. While robotic therapy provides precise and consistent motor training, it often lacks the integration of real-world objects that stimulate sensorimotor experiences. The Toronto Rehabilitation Institute-Hand Function Test (TRI-HFT) utilizes 19 everyday items to assess hand function. This study aims to modify the 3D-printed TRI-HFT objects to ensure their compatibility with robotic manipulation, thereby enhancing the functional relevance of robot-assisted rehabilitation, and to evaluate the usability of the new robotic system to ensure its safety and technical performance. RESULTS: We successfully redesigned the 3D-TRI-HFT objects to enable manipulation by a robotic arm equipped with a gripper. The modified 3D-printed objects closely matched the original specifications, with most weight and size deviations within acceptable limits. Performance tests demonstrated reliable robotic manipulation, achieving a 100% success rate in 50 pick-and-place trials for each object without any breakage or slippage. Usability assessments further supported the system's performance, indicating that participants found the system engaging, useful, and comfortable. CONCLUSIONS: The modified 3D-printed TRI-HFT objects allow seamless integration into robotic therapy, facilitating the use of real-world objects in rehabilitation exercises. These modifications enhance functional engagement without compromising user interaction with the objects, demonstrating the feasibility of combining traditional rehabilitation tools with robotic systems, potentially leading to improved outcomes in upper extremity rehabilitation. Future research may focus on adapting these designs for compatibility with a broader range of robotic equipment, reducing the cost of the objects as 3D printing technology advances, and evaluating the system's performance among individuals with stroke and SCI.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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