Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2026 preprint

Wearable sensors and Machine Learning to automatically assess dystonia and chorea [Protocol Scoping Review]

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : be. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This scoping review aims to map the current literature on the integration of wearable sensors and machine learning techniques for the automated detection and severity assessment of dystonia and chorea. Following the PRISMA-ScR guidelines, this protocol outlines the search strategy, eligibility criteria, and data extraction framework used to evaluate measurement setups, extracted movement features, clinical correlations, and machine learning model performances across diverse movement disorder populations.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Neurological disorders and treatmentsEEG and Brain-Computer InterfacesParkinson's Disease Mechanisms and Treatments

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.