BackgroundOver the last decades, ma

Background
Over the last decades, many robotic devices have been developed for upper extremity rehabilitation after neurological disorders, for example, current established systems
include the MIT-Manus [1], the Assisted Rehabilitation and Measurement (ARM)Guide [2], the Mirror Image Motion Enabler (MIME) [3], the Bi-Manu-Track [4] and the ARMin [5]. Although the design and development of all these robotic devices have been extensively reported only a few studies were performed as part of a regular rehabilitation program and mainly focused on the effectiveness of specific training sessions or specific patient groups [6-8]. The main goal of these devices is to increase the intensity and quality of rehabilitation therapy [9] by providing well-controlled and highly repeatable conditions as well as optimized assistance to the patient [10,11]. In addition these devices are able to reduce the work load of the therapist by assisting specific movements of the patients and supporting the weight of the patients arm during therapy [12].
In the field of SCI rehabilitation passive arm orthoses are receiving increased interest, such as the Therapy Wilmington Robotic Exoskeleton (T-WREX) [13-15] and its modified and commercialized version, the Armeo Spring (Hocoma AG, Volketswil, Switzerland). These non-robotic, gravity support systems are based on an
ergonomic arm exoskeleton with integrated springs. Such devices cradle the entire arm, from shoulder to the hand, and counterbalance the weight of the patients' arm. They enhance any residual function and neuromuscular control and assist active movement across a large 3-D workspace providing an augmented feedback [16]. As there are no actuators implemented in these devices, all movements are generated by the users themselves.
The passive orthoses and robotic devices are equipped with sensors responsible for the assessment of their multiple degrees of freedom as well as to display the movement of different joints. Therefore, enormous amounts of data are collected during training that could be used not only to monitor the training session (intensity, duration, frequency etc.) but also to follow changes in the functional impairment. Recently studies have started to focus on the effectiveness of training with a gravity compensation device in different patient groups [16-18]. However, psychometric properties (reliability and validation) that account for clinical and patient-relevant aspects (such as the influence of the positioning of the patient) have not been sufficiently addressed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พื้นหลัง
ทศวรรษ อุปกรณ์หุ่นยนต์จำนวนมากได้ถูกพัฒนาขึ้นสำหรับส่วนต้นฟื้นฟูหลังจากความผิดปกติของระบบประสาท เช่น สร้างระบบปัจจุบัน
MIT-มนัสนรา [1], ฟื้นฟูความช่วยเหลือ และแนะนำวัด (แขน) [2], กระจกรูปเคลื่อนไหวสตัวเปิดใช้งาน (MIME) [3], Bi-มนูติดตาม [4] และ ARMin [5] แม้ว่าการออกแบบและพัฒนาอุปกรณ์หุ่นยนต์เหล่านี้ อย่างกว้างขวางรายงาน เฉพาะกี่ศึกษาได้ดำเนินการเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมฟื้นฟูปกติ และส่วนใหญ่มุ่งเน้นประสิทธิภาพของการฝึกอบรมหรือเฉพาะกลุ่มผู้ป่วย [6-8] เป้าหมายหลักของอุปกรณ์เหล่านี้จะเพิ่มความเข้มและคุณภาพของการบำบัดฟื้นฟูสมรรถภาพ [9] โดยให้ควบคุมห้องพักและเงื่อนไขซ้ำสูง ตลอดจนปรับความช่วยเหลือผู้ป่วย [10,11] นอกจากนี้ อุปกรณ์เหล่านี้จะสามารถลดปริมาณงานของผู้บำบัด โดยการให้ความช่วยเหลือเฉพาะการเคลื่อนไหวของผู้ป่วย และสนับสนุนน้ำหนักของแขนผู้ป่วยระหว่างการรักษาด้วย [12] .
ในด้านวิทยาศาสตร์วิศวกรรม ฟื้นฟูแขนแฝง orthoses ได้รับดอกเบี้ยเพิ่มขึ้น การรักษาด้วยวิลมิหุ่นยนต์โครงกระดูกภายนอก (T-WREX) [13-15] และเวอร์ชันที่แก้ไข และ commercialized สปริง Armeo (Hocoma AG, Volketswil สวิตเซอร์แลนด์) ระบบสนับสนุนจะขึ้นอยู่กับแรงโน้มถ่วงเหล่านี้ไม่ใช่หุ่นยนต์ การ
โครงกระดูกภายนอกอุปกรณ์แขนกับสปริงรวม อุปกรณ์ดังกล่าวอ่อนแขนทั้งหมด จากไหล่มือ และ counterbalance น้ำหนักของแขนของผู้ป่วย พวกเขาเพิ่มใด ๆ ฟังก์ชันที่เหลือและการควบคุมกล้าม และช่วยเคลื่อนไหวงานในพื้นที่ 3 มิติขนาดใหญ่ให้ผลป้อนกลับการออกเมนต์ [16] ไม่ มีหัวขับไม่นำมาใช้ในอุปกรณ์เหล่านี้ ความเคลื่อนไหวทั้งหมดสร้างขึ้น โดยผู้ใช้เอง
Orthoses แฝงและหุ่นยนต์อุปกรณ์พร้อมรับผิดชอบของตนหลายองศาความเป็นอิสระเช่นเซนเซอร์เพื่อแสดงการเคลื่อนไหวของข้อต่อต่าง ๆ ดังนั้น การเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลในระหว่างการฝึกอบรมที่สามารถนำมาใช้ไม่เพียงแต่ให้ตรวจสอบรอบการอบรม (ความรุนแรง ระยะเวลา ความถี่เป็นต้น) แต่ยัง ต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงในผลการทำงาน เพิ่ง ศึกษาได้เริ่มให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพของการฝึกอบรมอุปกรณ์ค่าตอบแทนแรงโน้มถ่วงในกลุ่มผู้ป่วย [16-18] อย่างไรก็ตาม psychometric คุณสมบัติ (ความน่าเชื่อถือและตรวจสอบ) ที่บัญชีสำหรับการวิจัยทางคลินิกและลักษณะผู้ป่วยที่เกี่ยวข้อง (เช่นอิทธิพลของตำแหน่งของผู้ป่วย) ได้ไม่ถูกพออยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พื้นหลัง
กว่าทศวรรษที่ผ่านมาอุปกรณ์หุ่นยนต์จำนวนมากได้รับการพัฒนาเพื่อการฟื้นฟูหลังสุดบนความผิดปกติทางระบบประสาทเช่นระบบที่จัดตั้งขึ้นในปัจจุบัน
รวมถึงเอ็มไอที-มนัส [1] ช่วยฟื้นฟูสมรรถภาพและการวัด (ARM) คู่มือ [2] กระจก ภาพเคลื่อนไหว Enabler (MIME) [3] Bi-มนู-Track [4] และ Armin [5] แม้ว่าการออกแบบและการพัฒนาของทุกอุปกรณ์หุ่นยนต์เหล่านี้ได้รับการรายงานอย่างกว้างขวางการศึกษาเพียงไม่กี่ได้ดำเนินการเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมการฟื้นฟูสภาพปกติและส่วนใหญ่เน้นความมีประสิทธิผลของการฝึกอบรมที่เฉพาะเจาะจงหรือกลุ่มผู้ป่วยที่เฉพาะเจาะจง [6-8] เป้าหมายหลักของอุปกรณ์เหล่านี้คือการเพิ่มความเข้มและคุณภาพของการบำบัดฟื้นฟู [9] โดยการให้มีการควบคุมและทำซ้ำสูงเงื่อนไขเช่นเดียวกับการให้ความช่วยเหลือที่ดีที่สุดให้กับผู้ป่วย [10,11] นอกจากนี้อุปกรณ์เหล่านี้จะสามารถลดภาระการทำงานของนักบำบัดโรคโดยการช่วยเหลือการเคลื่อนไหวที่เฉพาะเจาะจงของผู้ป่วยและรองรับน้ำหนักของแขนผู้ป่วยในระหว่างการรักษาด้วย [12]
ในด้านการฟื้นฟูสมรรถภาพ SCI orthoses แขนเรื่อย ๆ จะได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นดังกล่าว ขณะที่วิลมิงหุ่นยนต์บำบัด Exoskeleton (T-WREX) [13-15] และรุ่นของการแก้ไขและเชิงพาณิชย์ Armeo ฤดูใบไม้ผลิ (Hocoma แบงก์ Volketswil, สวิตเซอร์แลนด์) เหล่านี้ไม่ได้หุ่นยนต์ระบบสนับสนุนแรงโน้มถ่วงจะขึ้นอยู่กับ
รพแขนเหมาะกับการทำงานแบบบูรณาการที่มีน้ำพุ อุปกรณ์ดังกล่าวอู่แขนทั้งจากไหล่ไปที่มือและถ่วงน้ำหนักของแขนของผู้ป่วย พวกเขาเพิ่มฟังก์ชั่นที่เหลือใด ๆ และการควบคุมกล้ามเนื้อและช่วยการเคลื่อนไหวที่ใช้งานในแบบ 3 มิติขนาดใหญ่พื้นที่ทำงานให้ข้อเสนอแนะที่เพิ่ม [16] เนื่องจากมีตัวกระตุ้นการใช้งานในอุปกรณ์เหล่านี้ไม่มีการเคลื่อนไหวทั้งหมดจะถูกสร้างโดยผู้ใช้เอง
orthoses passive และอุปกรณ์หุ่นยนต์มีการติดตั้งเซ็นเซอร์ที่รับผิดชอบในการประเมินของหลายองศาของเสรีภาพของพวกเขาเช่นเดียวกับการแสดงการเคลื่อนไหวของข้อต่อที่แตกต่างกัน ดังนั้นจำนวนมหาศาลของข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวมในระหว่างการฝึกอบรมที่สามารถนำมาใช้ไม่เพียง แต่ในการตรวจสอบการฝึกอบรม (ความเข้มระยะเวลาความถี่ ฯลฯ ) แต่ยังเป็นไปตามการเปลี่ยนแปลงในการด้อยค่าของการทำงาน การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้เริ่มต้นที่จะมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพของการฝึกอบรมที่มีอุปกรณ์การชดเชยแรงโน้มถ่วงในกลุ่มผู้ป่วยที่แตกต่างกัน [16-18] อย่างไรก็ตามคุณสมบัติ psychometric (ความน่าเชื่อถือและการตรวจสอบ) ที่บัญชีสำหรับลักษณะทางคลินิกและผู้ป่วยที่เกี่ยวข้อง (เช่นอิทธิพลของการวางตำแหน่งของผู้ป่วย) ยังไม่ได้รับการแก้ไขอย่างเพียงพอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พื้นหลัง
มากกว่าทศวรรษที่ผ่านมา , อุปกรณ์หุ่นยนต์มากมายได้ถูกพัฒนาขึ้นสำหรับรยางค์บนฟื้นฟูหลังจาก neurological disorders เช่น ปัจจุบันก่อตั้งระบบ
รวมมิตรมนัส [ 1 ] , ช่วยฟื้นฟูและการวัด ( แขน ) คู่มือ [ 2 ] , กระจกภาพเคลื่อนไหวขับเคลื่อน ( MIME ) [ 3 ] [ ติดตาม บี แมนยู 4 ] และ Armin [ 5 ]แม้ว่าการออกแบบและพัฒนาอุปกรณ์หุ่นยนต์ทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการรายงานอย่างกว้างขวาง เพียง ไม่ กี่ ศึกษาการเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมการฟื้นฟูสภาพปกติ และส่วนใหญ่เน้นประสิทธิผลของการฝึกอบรมที่เฉพาะเจาะจงหรือกลุ่มผู้ป่วยเฉพาะ [ 6-8 ]เป้าหมายหลักของอุปกรณ์เหล่านี้คือการเพิ่มความเข้มข้นและคุณภาพของการฟื้นฟูบำบัด [ 9 ] โดยให้ควบคุมได้ดี และเงื่อนไขขอทำซ้ำเช่นเดียวกับที่ดีที่สุดช่วยเหลือผู้ป่วย [ 10,11 ]นอกจากนี้ อุปกรณ์เหล่านี้จะสามารถลดภาระงานของพนักงาน โดยช่วยสนับสนุนการเคลื่อนไหวที่เฉพาะเจาะจงของผู้ป่วยและน้ำหนักของผู้ป่วยแขนในระหว่างการรักษา [ 12 ] .
ในฟิลด์ของวิศวกรรมฟื้นฟูเรื่อยๆแขนอุปกรณ์พยุงได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น เช่น การรักษาด้วยหุ่นยนต์โครงกระดูกภายนอก วิลมิงตัน ( t-wrex ) [ 9 ] และ การดัดแปลงและรุ่นเชิงพาณิชย์การ armeo ฤดูใบไม้ผลิ ( hocoma AG Volketswil , สวิตเซอร์แลนด์ ) เหล่านี้ไม่ใช่หุ่นยนต์ ระบบสนับสนุนแรงโน้มถ่วงจะขึ้นอยู่กับ
สรีรศาสตร์แขนเปลือกกับสปริงแบบบูรณาการ อุปกรณ์เช่นเปลแขนทั้งหมด จากไหล่ถึงมือและถ่วงดุลน้ำหนักของแขนผู้ป่วยพวกเขาเพิ่มฟังก์ชันการควบคุม และช่วยเหลือใด ๆ และทำให้กล้ามเนื้อเคลื่อนไหวปราดเปรียว ผ่านพื้นที่ขนาดใหญ่ 3 มิติ ให้เติมความคิดเห็น [ 16 ] ไม่มีหัวฉีดที่ใช้ในอุปกรณ์เหล่านี้ การเคลื่อนไหวทั้งหมดจะถูกสร้างขึ้นโดยผู้ใช้เอง .
ใช้อุปกรณ์พยุงเรื่อยๆและอุปกรณ์หุ่นยนต์พร้อมเซนเซอร์ที่รับผิดชอบการประเมินของหลายองศาอิสระ รวมทั้งเพื่อแสดงการเคลื่อนไหวของข้อต่อต่าง ๆ ดังนั้น เงินจํานวนมหาศาลของข้อมูลจะถูกเก็บรวบรวมในระหว่างการฝึกอบรมที่สามารถใช้ไม่เพียง แต่การตรวจสอบการฝึกอบรม ( ความรุนแรง ระยะเวลา ความถี่ เป็นต้น) แต่ยังตามการเปลี่ยนแปลงในการทํางาน เมื่อเร็ว ๆนี้การศึกษาได้เริ่มต้นที่จะมุ่งเน้นประสิทธิผลของการฝึกอบรมกับแรงโน้มถ่วงชดเชยอุปกรณ์ในกลุ่มผู้ป่วยที่แตกต่างกัน [ ก ] อย่างไรก็ตามคุณสมบัติไซโครเมตริก ( ความน่าเชื่อถือและการตรวจสอบ ) ที่บัญชีสำหรับทางคลินิกของผู้ป่วย และประเด็นที่เกี่ยวข้อง ( เช่น อิทธิพลของตำแหน่งของคนไข้ ) มีไม่เพียงพอ การแก้ไข