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Record W3169069484

Desarrollo de una estrategia de control orientada al uso clínico para caminadores inteligentes

2021· dissertation· es· W3169069484 on OpenAlexaboutno aff
Ferro Rugeles, Rubén Darío

Bibliographic record

Venueinstname:Universidad del Rosario · 2021
Typedissertation
Languagees
FieldMedicine
TopicAging, Health, and Disability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyPhysicsPsychology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Actualmente la población está envejeciendo con mayor rapidez, lo que lleva a que más personas tengan dificultades para caminar, debido a los procesos degenerativos naturales de la vida. Por otro lado, existe un porcentaje importante de personas que padecen algún tipo de enfermedad o discapacidad que limita sus procesos de locomoción. Por ello, los avances tecnológicos, especialmente en robótica móvil, han apostado por dispositivos de asistencia para esta población. A partir de esto, han surgido caminadores inteligentes, dispositivos que involucran sensores, sistemas de control y diferentes componentes electrónicos en su estructura mecánica. En este trabajo, inicialmente se presenta los resultados de un estudio de evaluación de percepción con personal de salud y rehabilitación, con la finalidad de obtener su opinión acerca de los caminadores inteligentes, sus características y su impacto en terapias de rehabilitación y asistencia. La obtención de la percepción se realizó a través de un cuestionario basado en el cuestionario estándar Quest (Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology, Version 2.0). De este estudio se encontraron distintas necesidades, orientadas a la seguridad principalmente e interacción del caminador con el usuario. Se evidenció que los parámetros de seguridad con un porcentaje de 58.62 %, fueron más determinantes para los profesionales de la salud, contra otro tipo de parámetros como diseño, dimensiones, peso, entre otros que presentan los caminadores inteligentes. Posteriormente, para el segundo estudio, se seleccionaron 4 preguntas del primer estudio enfocadas a parámetros de seguridad, modalidades y sistemas de monitoreo, seguridad y navegación, a las cuales se les aplico un análisis estadístico y la prueba de Friedman, para obtener diferencias significativas con la finalidad de tener un criterio de diseño más exacto y profundo, para diseñar una estrategia de control orientada al uso clínico. Para las 4 preguntas, el valor p obtenido fue menor a el nivel de significancia α cuyo valor se fijó en 0.05, resultados que evidenciaban que existen diferencias significativas entre todas las categorías de las preguntas seleccionadas. Con base a los resultados de las 4 preguntas seleccionadas y teniendo en cuenta la prueba de Friedman y el análisis estadístico descriptivo, se diseñó una estrategia de control, que se adaptaba a las necesidades encontradas en primer estudio del proyecto. La estrategia de control diseñada involucraba un sistema de detección de obstáculos, con un sistema de frenado de emergencia y dos tipos de realimentación para el usuario, que son realimentación auditiva, por medio de alarmas y comentarios audibles y realimentación visual por medio de alarmas visibles. Con la finalidad de validar la estrategia diseñada, se construyó un mundo virtual, donde se evaluaría la estrategia mediante la simulación de un caminador inteligente. El mundo virtual correspondía a una pista con diferentes tipos de obstáculos, con los cuales interactuaría el caminador inteligente. Finalmente, el tercer estudio, buscaba analizar la usabilidad de la estrategia de control diseñada en usuarios sanos, los cuales manipulaban el caminador inteligente en el entorno virtual diseñado. En este estudio, se utilizó el cuestionario de usabilidad y aceptación QUEAD (A Questionnaire for the Evaluation of Physical Assistive Devices, Version 1.0), del cual se obtuvo que usabilidad percibida, actitud y comodidad, categorías preguntadas frente a la estrategia de control utilizada por los participantes del estudio, fueron lo que más destacaron en los resultados del cuestionario relacionado a la prueba. Lo expuesto anteriormente en los tres estudios realizados para este proyecto, permitieron concluir que para los profesionales de la salud y rehabilitación les parece que los caminadores inteligentes deben principalmente enfocarse en parámetros de seguridad, apoyando y facilitando el proceso de movilidad de los usuarios con problemas de locomoción. De igual manera, se evidenció tanto en la literatura como en el estudio de percepción que los sistemas de detección de obstáculos son indispensables en los caminadores inteligentes. Igualmente, este tipo de sistemas deben ser integrados con otro tipo de ayudas y medidas de seguridad para lograr mantener la seguridad de los usuarios lo más alta posible. Esto se vio evidenciado en la estrategía de control diseñada para este proyecto, donde se incluían realimentaciones visibles y audibles para guiar a los usuarios y se incluía un sistema de frenado de emergencia para minimizar lo más posible, que el caminador presentará una colisión con un obstáculo, ya que esto presenta un escenario de bastante riesgo por la posibilidad de que se presente una caída.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.296 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
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