The puzzle of RehbeCa: an exergame for assessing cervicalgia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neck range of motion (ROM) and pain assessment are crucial aspects of cervical examination. The goal is to match a patient’s clinical presentation with an appropriate treatment. We developed and evaluated a mobile puzzle-based exergame for assessing cervicalgia. An exploratory experiment with healthy participants and simulated neck mobility restrictions investigated the relationship between task performance and neck ROM. Insights from this phase led to refinement of the experimental design and apparatus. In a subsequent experiment, the exergame was tested on participants with neck pain to analyze how their neck ROM and pain condition affect task performance. Results indicate that participants suffering from neck pain maintained similar task performance metrics, such as selection rate, but exhibited greater variability in ROM, reflecting their adaptation to pain and mobility limitations. Results also indicate that pain condition significantly influences completion time: Participants with neck pain took longer to complete puzzles than participants with no pain. In the last stage, the data from both experiments were used to feed a machine learning model to test the automatic prediction of cervicalgia assessment parameters. This work advances rehabilitation technologies by integrating tools to automatically adapt and combine exercise and parameters of cervical rehabilitation enabling functional assessment without needing external sensors, distinguishing it from many existing approaches. The system is not only a rehabilitation tool, but also a method for evaluating cervical pain and mobility based on user interaction data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».