Adaptive Biking for Children with Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Evidence to understand the effects of adaptive biking on physical performance has only recently started to surface. There is the emerging potential for the use of an adaptive bike as a therapeutic intervention to improve the physical function of children and adolescents with Cerebral Palsy. The purpose of this study was to assess the effectiveness of physical performance measures to integrate with an adaptive bike for capturing the physical performance of a rider; and to establish a baseline intervention study protocol for future use of measuring performance on an adaptive bike. A feasibility study focused on exploring the physical performance of power output using NCTE_128 BB torque sensor, range of motion using Delsys® Goniometer, Kinovea Beta, and Altius Analytics Labs, postural data using FSA pressure mapping system of two riders engaged in dynamic biking, and to detect potential technological issues to future study. NCTE_128BB torque sensor, although, feasible to integrate with an adaptive bike, captured data were not useful for this setting due to the sensor’s limitation to capture data at low values. Evaluation of knee ROM during dynamic biking proved to be demanding. Altius was identified as the best option, given the lack of needing to place sensors on the limbs, the automation, and the data accuracy. The FSA mat exhibited consistent performance and produced robust data in each trial. For future research, using the most updated version of these tools will provide a better opportunity for a clinician to capture and analyze data with relative ease. Overall, both the riders were able to perform all biking trials without any difficulty. Based on the results of this study, the baseline protocol for Phase II was outlined. The study guided the intent to select physical performance measures that can effectively quantify physical performance to evaluate potential change in performance over time. Study findings suggest conducting a feasibility study with children with neurological conditions to test the data collection configurations. In Phase II of this study, physical performance measures data will be captured using the recommendations emerging from the current study that explored the feasibility of various instruments and configurations.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».