Efficacy of virtual reality-based intervention on balance and mobility disorders post-stroke: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitation interventions involving virtual reality (VR) technology have been developed for the promotion of functional independence post stroke. A scoping review was performed to examine the efficacy of VR-based interventions on balance and mobility disorders post stroke. Twenty-four articles in the English language examining VR game-based interventions and outcomes directed at balance and mobility disorders were included. Various VR systems (customized and commercially available) were used as rehabilitation tools. Outcome measures included laboratory and clinical measures of balance and gait. Outcome measures of dynamic balance showed significant improvements following VR-based interventions as compared to other interventions. Further, it was observed that VR-based intervention may have favorable effects in improving walking speed and the ability to deal with environmental challenges, which may also facilitate independent community ambulation. VR-based therapy thus has the potential to be a useful tool for balance and gait training for stroke rehabilitation. Utilization of motor learning principles related to task-related training may have been an important factor leading to positive results. Other principles such as repetition, feedback etc. were used in studies but were not explored explicitly and may need to be investigated to further improve the strength of results. Lastly, robust study designs with appropriate attention towards the intensity and dose-response aspects of VR training, clear study objectives and suitable outcomes would further aid in determining evidence-based efficacy for VR game-based interventions in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».