儿童腕部矫形器通过协同设计的可接受性

源站描述指出,儿童上肢矫形器是肌肉骨骼和神经疾病患儿的重要康复与辅助器具,但多数儿童矫形器由成人设备改造而来,常忽视儿童身体特征与审美需求,可能影响设备可接受性与治疗效果;美学与心理社会因素对辅助技术采纳具有关键作用,儿童可能拒绝使用笨重、不美观或带有污名感的矫形器

IRCCS Eugenio MedeaIRCCS Eugenio Medea
clinicaltrials
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图像Cerebral Palsy (CP)Brain InjuriesNeuromotor Dysfunction
Acceptability of Paediatric Wrist Orthoses Through Co-design

基本信息

模态
图像
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

儿童腕部矫形器通过协同设计的可接受性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童腕部矫形器通过协同设计的可接受性,涉及 Cerebral Palsy (CP)、Brain Injuries、Neuromotor Dysfunction 等神经系统疾病。源站描述指出,儿童上肢矫形器是肌肉骨骼和神经疾病患儿的重要康复与辅助器具,但多数儿童矫形器由成人设备改造而来,常忽视儿童身体特征与审美需求,可能影响设备可接受性与治疗效果;美学与心理社会因素对辅助技术采纳具有关键作用,儿童可能拒绝使用笨重、不美观或带有污名感的矫形器。该数据可用于研究儿童矫形器设计、可接受性及相关康复应用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Cerebral Palsy (CP)、Brain Injuries、Neuromotor Dysfunction。背景:儿童上肢矫形器是肌肉骨骼和神经疾病患儿,尤其是因获得性或先天性脑损伤(如 cerebral palsy)导致神经运动障碍的患儿,必不可少的康复与辅助器具。尽管矫形器设计技术不断进步,一个根本性挑战依然存在:大多数儿童矫形器是由最初为成人设计的设备改造而来,往往忽视儿童特有的身体特征和审美需求。这种方法可能损害设备的可接受性,进而影响治疗效果。越来越多的证据强调美学和心理社会因素在辅助技术采纳中的关键作用。儿童可能拒绝使用被认为笨重、不美观或带有污名感的矫形器。

【主题与分类】

主题标签:Cerebral Palsy (CP)、Brain Injuries、Neuromotor Dysfunction。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07861958

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数据说明

病症:脑性瘫痪(CP)、脑损伤、神经运动功能障碍。背景:儿童上肢矫形器是患有肌肉骨骼和神经系统疾病儿童的重要康复与辅助器具,尤其是针对因后天或先天性脑损伤(如脑性瘫痪)导致神经运动障碍的儿童。尽管矫形器设计技术不断进步,但仍存在一个根本性挑战:大多数儿童矫形器是由原本为成人设计的设备改造而来,往往忽视了儿童特有的身体特征和审美需求。这种方法可能影响设备的可接受性,从而削弱治疗效果。越来越多的证据强调了审美和社会心理因素在辅助技术采纳中的关键作用。儿童可能会拒绝使用那些被认为笨重、不美观或在同龄人中引起异样眼光的矫形器。社会环境和同伴评价显著影响儿童对设备的认知和使用,可能对其自我形象和社会心理健康造成影响。

同时,文献强调了协同设计方法和以用户为中心的设计(UCD)理念在辅助技术开发中的益处。最终用户积极参与设计过程,能够将其经验、偏好和情感融入其中,从而开发出更易被接受的设备。这种方法将残疾视为一种个体体验,旨在建立产品与用户之间积极的情感纽带。尽管这些益处已得到认可,但文献中关于儿童上肢矫形器的研究仍存在显著空白:虽然协同设计已成功应用于成人假肢,但针对儿童群体的类似研究却较为缺乏。研究设计这是一项单中心、前瞻性、非营利性的前后干预试点研究,在意大利博西西奥帕里尼(莱科省)的IRCCS Eugenio Medea - “La Nostra Famiglia”协会进行。所有直接涉及患者和护理人员的活动均按照

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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