Cognitive requirements for effective use of brain-computer interfaces (BCIs) in pediatric populations: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle