Cognitive requirements for effective use of brain-computer interfaces (BCIs) in pediatric populations: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background Brain-computer interfaces (BCIs) are technologies that may allow children to operate assistive devices by translating their brain signals into commands for the devices. BCI technology requires specific user skills for successful operation. However, the cognitive demands remain relatively unexplored, particularly in pediatric populations, where developmental differences and cognitive variability significantly influence usability and performance. Objective This review explores what has been reported on the cognitive requirements for using BCIs, with a focus on the pediatric population. Methods A systematic search was conducted across six databases (Scopus, Web of Science, Embase, MEDLINE, PsycINFO, and CINAHL) for original research studies involving children aged 5–18 using BCIs for control purposes. Inclusion criteria focused on studies reporting cognitive factors relevant to BCI performance. Data extraction and analysis followed the PRISMA-ScR guidelines. Results Seven studies met the inclusion criteria, highlighting attention, motivation, and processing speed as key factors influencing BCI performance. However, the limited pediatric research suggests significant gaps in understanding the cognitive factors involved in BCI performance. Conclusions Further research is necessary to tailor BCI systems implementation to the unique cognitive and developmental needs of children. Addressing these gaps will enhance BCI usability and effectiveness, promoting greater independence for children with motor disabilities.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».