Creating an engaging brain computer interface, electrical stimulation therapy for children with hemiparesis: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perinatal stroke can lead to lifelong physical disabilities, where even small improvements in motor function can increase quality of life. Rapid brain development in children provides an opportunity to harness brain plasticity. Current therapies are minimally effective due in part to the boring, unengaging procedures required to achieve adequate repetitions required for therapeutic benefit. The combination of brain computer interface and functional electrical stimulation (BCI-FES) may be effective for adults with stroke-induced hemiparesis and appears feasible in children. We designed a novel BCI-FES system that uses social media to engage youth. METHODS: The project was informed through engagement with youth patient partners with lived experience. Participants were fitted with a 16channel EEG gel headset. BCI training consisted of 20 trials of attempted target movement. Successful classification was paired with FES of the target movement and allowed the participant to swipe to watch the next video as desired. Youth with perinatal stroke and hemiparesis were then recruited to trial the system. Outcomes included training accuracy, BCI performance (Cohen's kappa), box and blocks, and qualitative interviews to characterize usability and patient experience. RESULTS: Twelve participants (aged 10–23 years) completed three sessions. No adverse events occurred; fatigue was minimal and varied across sessions. System performance varied but most sessions had moderate or better agreement. Average repetitions for all sessions were 167 reps/hour [SD = 55.2 range = 65–283 reps/hour] with FES and 247 reps/hour [SD = 74.9 range = 105–379 reps/hour] with and without FES (attempts and training). Motor outcomes were variable but improved for some. Qualitative feedback suggested higher motivation and enjoyment compared with traditional therapies but also identified frustrations surrounding technical challenges and equipment comfort. CONCLUSION: Informed by users, simple EEG-based BCI can be integrated with FES and social media to enhance upper extremity rehabilitation in youth with hemiparesis. This pilot trial will inform the design of future clinical trials to evaluate efficacy.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».