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Enregistrement W4411236977 · doi:10.3390/s25123694

Evaluating the Usability of Inertial Measurement Units for Measuring and Monitoring Activity Post-Stroke: A Scoping Review

2025· review· en· W4411236977 sur OpenAlexaff
Aishwarya Shenoy, M. Samra, Karen Van Ooteghem, Kit B. Beyer, Sherri Thomson, William E. McIlroy, Janice J. Eng, Courtney L. Pollock

Notice bibliographique

RevueSensors · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of WaterlooGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityCINAHLStroke (engine)MEDLINEMedicinePsychological interventionPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceHuman–computer interactionNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke is the most common cause of disability in adults, resulting in declines in overall activity. Inertial measurement units (IMUs) allow for the monitoring of activity patterns in various settings, informing clinical interventions and patient self-management. This review aimed to synthesize existing research evaluating the usability of IMUs for monitoring activity in people with stroke. This scoping review was conducted according to PRISMA guidelines. The MEDLINE, Embase, and CINAHL databases were searched for publications evaluating the usability of IMUs for monitoring activity post-stroke. Fourteen publications met the inclusion criteria. Most studies were conducted in chronic stroke with data collected in real-world conditions. Usability findings indicated that most stroke participants and clinicians reported a positive user experience; however many reported difficulties with devices due to stroke-related impairments. Importantly, the interpretation of this finding was impacted by poorly reported impairments of stroke participants. Only a few studies evaluated end-user experiences (people with stroke and clinicians) in interpreting and engaging with feedback based on data from IMUs. Future usability studies in stroke populations should aim to understand participant characteristics that influence device engagement, with a focus on user experience in interpreting device-generated metrics.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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