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Enregistrement W7010324104

Home-based stroke rehabilitation robotics for the upper limb: User needs, design, and control

2023· dissertation· en· W7010324104 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)RobotRoboticsPopulationSet (abstract data type)TelemedicineRehabilitation roboticsStakeholder
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an aging rural population at risk for stroke and a stroke care system that is already struggling to meet its targets, Canada must develop technologies to improve access to and availability of stroke rehabilitation. Most stroke survivors experience arm impairments following stroke that continue into the chronic phase of stroke, but many lack access to therapy post-discharge. Rehabilitation robots could address this need, but more research needs to be done to ensure that they can safely and effectively meet stroke survivors’ needs in the home environment. In this work, the design of at-home upper limb rehabilitation robots is investigated. A scoping review of publications describing the design of at-home upper limb rehabilitation robots was conducted. The design features and the justifications for the designs were identified and analyzed, showing that most designs support a very narrow range of motions and activities and that stroke survivors were not involved in the design process. A study of stakeholder needs was conducted by interviewing stroke survivors and therapists about how rehabilitation robots could address their needs for at-home rehabilitation. Key design considerations were identified, especially the possibility of incorporating or simulating household items in the designs and the importance of monitoring the trunk and shoulder. Results from the stakeholder study were related to technical design requirements using the House of Quality method. A set of design priorities and targets were produced from this analysis. The importance of arm, trunk, and hand sensing, audiovisual feedback, and kinesthetic feedback were emphasized. A novel at-home upper limb rehabilitation robot, a cable robot that supports a user’s arm in a vertical planar workspace, was designed based on the identified priorities. The anticipated ability of the robot to meet user needs was estimated and is comparable to mature, commercialized devices. A novel teleoperation approach, Intent-Preserving Teleoperation, was developed and simulated. This approach uses force and velocity data to prevent the distortion in a therapist’s intended force delivery to a patient through a delayed communication channel. By advancing the understanding of stakeholder needs for at-home rehabilitation robots, more effective robots can be developed more efficiently.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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