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Enregistrement W4414297275 · doi:10.2196/81263

Enhancing Self-Efficacy Through Robotic Safety Support in Balance-Challenging Reach Tasks: Feasibility Study in Young Adults

2025· article· en· W4414297275 sur OpenAlexvenueno aff
Daiki Shimotori, Soshi Fujisawa, Masahiro Nishimura, Tatsuya Yoshimi, Kenji Kato

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialYoung adultData collectionMEDLINEClinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Falls and fear of falling adversely affect the quality of life and independence of older adults. Although various robotic systems have been developed for fall prevention, their psychological effects, particularly on self-efficacy, remain underexplored. A ceiling-mounted fall impact mitigation robot offers continuous protection with almost no limitations on the range of movement; however, its impact on users' psychological state and functional performance is unclear. Objective This study aimed to evaluate the effect of a fall impact mitigation robot on psychological reassurance and task performance during dynamic balance tasks in healthy young adults, with a focus on self-efficacy and functional reach capacity. Methods Twenty-four healthy adults (age: mean 28.9, SD 7.9 years) were randomly assigned to experimental (n=12) or control (n=12) groups. All participants performed a baseline functional reach test, followed by a series of progressively challenging reach tasks (starting at 98% of maximum reach and increasing by 2% until failure). The experimental group performed tasks while wearing the fall impact mitigation robot; the control group performed without it. Self-efficacy ratings (–5 to +5 scale) were recorded before each trial. Center of pressure (COP) data were continuously collected. Statistical analyses included Mann-Whitney U tests for self-efficacy, Kaplan-Meier survival analysis for task performance, and t tests for functional reach test and COP changes. Results During reach trials ≥102% of baseline, the experimental group (median 1.0, IQR 0.0 to 3.0) reported significantly higher self-efficacy ratings than did the control group (median 0.0, IQR –1.0 to 2.0; U=1292.5; P=.047). However, no significant differences were observed in changes in functional reach capacity (experimental: mean 104.2%, SD 3.8%; control: mean 103.6%, SD 2.5%; P=.62) or COP displacement (experimental: mean 108.9%, SD 10.4%; control: mean 114.1%, SD 9.8%; P=.23). Survival analysis revealed a nonsignificant trend toward greater task persistence in the experimental group (χ²1=0.36, P=.55). Conclusions The fall impact mitigation robot significantly improved self-efficacy during challenging balance tasks, despite providing no active physical support. These findings underscore the role of psychological reassurance in modulating balance-related behavior and suggest that robotic safety systems may influence motor performance through psychological mechanisms. Integrating psychological support into robotic fall prevention strategies may enhance their effectiveness. Trial Registration UMIN Clinical Trials Registry UMIN000049284; https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000056126

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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