Development of a web-based application for initial hand evaluation and 3D scanning: A pilot feasibility and validity study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid evolution of digital health technologies has created new opportunities for remote evaluation and management of upper extremity conditions. However, few tools offer a comprehensive, validated, and user-friendly platform for remote hand assessment, including 3D scanning capabilities. PURPOSE: To develop and validate a novel web-based application ("HAND SCANS") for remote hand evaluation and 3D scanning and to assess its feasibility, accuracy, and user satisfaction among clinicians and patients. STUDY DESIGN: Prospective validation and feasibility study. METHODS: A web-based application was designed to collect patient-reported outcomes and guide users through image capture for 3D hand scanning using smartphone cameras. The tool's ability to measure range of motion, sensory function, pain, and grip strength was compared with standard clinical instruments. The accuracy of 3D scans was validated against conventional photogrammetry. Patient and clinician feedback was gathered to evaluate feasibility and usability. RESULTS: The application strongly agreed with clinical gold standards for measuring range of motion, sensory testing, and pain levels. 3D hand scans obtained using smartphones showed high dimensional accuracy compared to standard photogrammetry. Participants reported high satisfaction with the application, citing ease of use and potential for remote care. Areas for improvement included image quality and user interface. CONCLUSIONS: The HAND SCANS application is a valid and feasible tool for remote hand evaluation and 3D scanning. Its integration into telehealth models may expand access to specialized hand assessments, especially in underserved or remote settings. Further development is warranted to enhance image quality and user experience.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».