Contenido principal del artículo

Nerea Perez
UPV/EHU
España
https://orcid.org/0000-0001-9515-3242
Aitziber Mancisidor
UPV/EHU
España
https://orcid.org/0000-0002-2178-345X
Itziar Cabanes
UPV/EHU
España
https://orcid.org/0000-0002-1949-953X
Patrick Vermander
UPV/EHU
España
https://orcid.org/0000-0003-3842-2957
Eva Portillo
UPV/EHU
España
https://orcid.org/0000-0002-1026-3248
Asier Zubizarreta
UPV/EHU
España
https://orcid.org/0000-0001-6049-2308
Núm. 45 (2024), Bioingeniería
DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10762
Recibido: may. 24, 2024 Aceptado: jul. 8, 2024 Publicado: jul. 15, 2024
Derechos de autor

Resumen

Este estudio aborda el desafío de hacer un seguimiento de los entornos de desplazamiento de los usuarios de sillas de ruedas, con el objetivo de proporcionar al personal sanitario datos cuantificables sobre su actividad diaria. Se presenta un sistema de monitorización que realiza un seguimiento continuo y en tiempo real de las variables cinemáticas y ambientales, analizando los efectos del movimiento de la silla y los factores externos en el estado funcional del usuario. El sistema integra una IMU, dos encoders y un sensor de humedad y temperatura en una silla de ruedas eléctrica. Para la validación del sistema se han realizado pruebas en diversos entornos, como rampas, giros bruscos, ascensores y baches, confirmando su eficacia. Este dispositivo robusto y fiable proporciona a los profesionales la información necesaria sobre el contexto específico de cada usuario, lo que contribuye a mejorar los tratamientos de rehabilitación y, en consecuencia, su calidad de vida.

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Citas

Arias, D. E., Pino, E. J., Aqueveque, P., Curtis, D. W., 2016. Unobtrusive support system for prevention of dangerous health conditions in wheelchair users. Mobile Information Systems, 362–367. DOI: 10.1155/2016/4568241 DOI: https://doi.org/10.1155/2016/4568241

Chen, P.-W. B., Morgan, K., 1 2018. Toward community-based wheelchair evaluation with machine learning methods. Journal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering 5, 1–9. DOI: 10.1177/2055668318808409 DOI: https://doi.org/10.1177/2055668318808409

Dziechciowski, Z., Kromka-Szydek, M., 3 2017. Vibration transmitted to the human body during the patient’s ride in a wheelchair. Archives of Acoustics 42, 137–148. DOI: 10.1515/AOA-2017-0015 DOI: https://doi.org/10.1515/aoa-2017-0015

FMdP, F. M. d. P. (Ed.), 2019. Movilidad reducida y accesibilidad en edificios de viviendas. Hábitos y necesidades de las personas con movilidad reducida. Fundación Mutua de Propietarios, Madrid.

Garcia-Mendez, Y., Pearlman, J. L., Boninger, M. L., Cooper, R. A., 2013. Health risks of vibration exposure to wheelchair users in the community. The Journal of Spinal Cord Medicine 36(4):365-75. DOI: 10.1179/2045772313Y.0000000124 DOI: https://doi.org/10.1179/2045772313Y.0000000124

Gionata, C., Francesco, F., Alessandro, F., Sabrina, I., Andrea, M., 2014. An inertial and qr code landmarks-based navigation system for impaired wheelchair users. Ambient Assisted Living, 205–214. DOI: 10.1007/978-3-319-01119-621 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-01119-6_21

Hashizume, T., Kitagawa, H., Yoneda, I., Takami, M., Fujisawa, S., Sueda, O., Kamata, M., 2008. Study on the wheelchair user’s body vibration and wheelchair driving torque when wheelchair is ascending / descending the boundary curb between pavement and roadway. Proceedings of the SICE Annual Conference, 1273–1276. DOI: 10.1109/SICE.2008.4654852 DOI: https://doi.org/10.1109/SICE.2008.4654852

Koontz, A. M., Bass, S. R., Kulich, H. R., 2021. Accessibility facilitators and barriers affecting independent wheelchair transfers in the community. Disability and rehabilitation. Assistive technology 16, 741–748. DOI: 10.1080/17483107.2019.1710771 DOI: https://doi.org/10.1080/17483107.2019.1710771

Marquez, A. F., Castillo-Effen, M., Fitzgerald, S., Moreno, W. A., 2011. Motion-logger: An attitude and motion sensing system. IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, 5311–5316,. DOI: 10.1109/CDC.2011.6160833 DOI: https://doi.org/10.1109/CDC.2011.6160833

Ogata, K., Tanaka, H., Matsumoto, Y., 2021. High accuracy three-dimensional self-localization using visual markers and inertial measurement unit. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 1154–1160. DOI: 10.1109/IROS51168.2021.9636749 DOI: https://doi.org/10.1109/IROS51168.2021.9636749

Pansiot, J., Zhang, Z.-Q., Lo, B., Yang, G., 08 2011. Wisdom: Wheelchair inertial sensors for displacement and orientation monitoring. Measurement Science and Technology 22, 105801. DOI: 10.1088/0957-0233/22/10/105801 DOI: https://doi.org/10.1088/0957-0233/22/10/105801

Perez, N., Mancisidor, A., Cabanes, I., Vermander, P., 2023. Measuring the impact of vibration on wheelchair users. Jornadas Nacionales de Robótica y Bioingeniería, 279–284. DOI: 10.20868/UPM.book.74896 DOI: https://doi.org/10.20868/UPM.book.74896

Placeres, M. R., Álvarez Toste, M., Álvarez P ́erez, A., 2007. Los factores ambientales como determinantes del estado de salud de la poblaci ́on. Revista Cubana de Higiene y Epidemiología 45, 0–0.

Popp, W. L., Richner, L., Brogioli, M., Wilms, B., Spengler, C. M., Curt, A. E., Starkey, M. L., Gassert, R., 7 2018. Estimation of energy expenditure in wheelchair-bound spinal cord injured individuals using inertial measurement units. Frontiers in neurology 9:478. DOI: 10.3389/FNEUR.2018.00478 DOI: https://doi.org/10.3389/fneur.2018.00478

Rahimunnisa, K., Brindhhiniy, A. M., Divyaa, A. V., 2020. Ai-based smart and intelligent wheelchair. Journal of Applied Research and Technology 18, 362–367. DOI: 10.1016/j.jart.2017.02.005 DOI: https://doi.org/10.22201/icat.24486736e.2020.18.6.1351

Ren, Y., Zheng, Z., Liu, H., Chen, Y., Li, H., Wang, C., 7 2021. Breathing sound-based exercise intensity monitoring via smartphones. International Conference on Computer Communications and Networks, 1–10. DOI: 10.1109/ICCCN52240.2021.9522176 DOI: https://doi.org/10.1109/ICCCN52240.2021.9522176

Souza, A., Kelleher, A., Cooper, R., Cooper, R. A., Iezzoni, L. I., Collins, D. M., 2010. Multiple sclerosis and mobility-related assistive technology: Systematic review of literature. Journal of Rehabilitation Research and Development 47, 213–224. DOI: 10.1682/JRRD.2009.07.0096 DOI: https://doi.org/10.1682/JRRD.2009.07.0096

Takahashi, I., Murakami, T., 10 2018. Fall prevention and vibration suppression of wheelchair using rider motion state. International Power Electronics Conference, 575–582. DOI: 10.23919/IPEC.2018.8507650 DOI: https://doi.org/10.23919/IPEC.2018.8507650

Wolf, E., Cooper, R. A., Pearlman, J., Fitzgerald, S. G., Kelleher, A., 2007. Longitudinal assessment of vibrations during manual and power wheelchair driving over select sidewalk surfaces. J. of Rehabilitation Research and Development 44, 573–580. DOI: 10.1682/JRRD.2006.05.0049 DOI: https://doi.org/10.1682/JRRD.2006.05.0049