Medicine in novel technology and devices quantitative study and evaluation of ankle joint motor-cognitive dual-task post-stroke using eye-tracking technology
Notice bibliographique
Résumé
Dual-task ability is crucial for daily life, but sensory, cognitive, and motor impairments often reduce performance in patients, significantly impacting their quality of life. To evaluate and restore this ability, this study proposes an eye-tracking-based dual-task training system for ankle movement and cognition. The system is designed to capture and analyze real-time ankle and eye movement parameters, integrating these with traditional clinical scales to offer a multidimensional, objective, and quantitative evaluation standard. Reliability and criterion validity analyses involving 20 healthy adults and 30 stroke patients demonstrated that 88.2% of the evaluation parameters exhibited high consistency, with 55.8% showing a moderate correlation with clinical benchmark scales (p<0.05). Notably, the Montreal Cognitive Assessment (MOCA), dual-task cost percentage, and TUG-subtraction task duration were identified as key indicators of dual-task ability, while the Self-Rating Anxiety Scale showed lower sensitivity. Furthermore, foot and ankle motion parameters exhibited a strong correlation with balance and fall risk, effectively serving as predictors of motor function recovery and fall risk in stroke patients. The system provides an innovative, quantitative tool for assessing lower limb dual-task ability, facilitating the identification of dual-task performance differences among stroke patients. It supports the development of evidence-based rehabilitation strategies, with the potential to enhance long-term functional recovery and improve patients' quality of life.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».