Augmented Reality-Based Rehabilitation Program after Total Knee Arthroplasty Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Knee osteoarthritis (OA) is one of the most common degenerative joint disorders [1], with a pooled global of 22.9% after the age of 40 [2]. Approximately 654.1 million individuals (over 40 years old) were diagnosed with knee OA in 2020 worldwide [2]. Total knee arthroplasty (TKA) is a recommended surgical procedure for treating advanced knee osteoarthritis [3]. During 2020-2021, 52,223 cases of TKA were performed in Canada [4]. In the United States, this is estimated to be about 800,000 cases annually, and it is expected to increase to 3.48 million by 2030 [5]. While TKA effectively reduces pain and improves functional capacity, it requires postoperative rehabilitation for faster recovery and returns to daily activities [6]. Traveling to rehabilitation appointments can be a barrier for some patients [7] to follow a rehabilitation program [7]. This situation increases the tendency for home-based rehabilitation to reduce the cost and time [8]. Several studies [13]– [16] show no significant difference between inpatient and home-based rehabilitation in functional outcomes after TKA. Over the past decade, the evolution of immersive technology led to the integration of virtual and augmented reality into rehabilitation science [9], [10]. This progress has led to the possibility of remotely delivering rehabilitation programs, fostering user engagement [9], [10]. Several studies [11]– [18] that implemented virtual reality (VR) for post-TKA rehabilitation have found no statistically significant difference between VR-based interventions and in-person rehabilitation regarding improving functional outcomes. Despite the potential benefits, VR-based rehabilitation encounters challenges such as the precision of lower limb tracking systems, technological prerequisites, equipment costs, and potential user-associated risks, limiting its widespread adoption [15]. The evolution of augmented reality (AR) technology presents a more user-friendly alternative, characterized by its compatibility with widely available devices such as smartphones and tablets [19]. AR for training purposes is anticipated to streamline usability and mitigate potential adverse effects observed in VR scenarios [19]. Given these considerations, we intend to create an Augmented Reality-Based Rehabilitation Program (ARRP) designed to administer recommended rehabilitation to TKA patients. This program holds the potential to offer an alternative rehabilitation strategy for individuals who are unable to participate in in-person rehabilitation sessions or who face difficulties in using VR headsets.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».