Virtual Reality in Stroke Rehabilitation: A Systematic Review of its Effectiveness for Upper Limb Motor Recovery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: It is estimated that 50% to 75% of individuals who experience a stroke have persistent impairment of the affected upper limb (UL). There is a need to identify the best training strategies for retraining motor function of the UL. One intervention showing promise is virtual reality (VR), using either immersive or nonimmersive technology. Before recommending VR for use in clinical practice, it is important to understand the evidence regarding its effectiveness. METHOD: Two questions about the effectiveness of VR for UL rehabilitation in stroke were posed: (1) Is the use of immersive VR more effective than conventional therapy or no therapy in the rehabilitation of the UL in patients with hemiplegia? (2) Is the use of nonimmersive VR more effective than conventional therapy or no therapy in the rehabilitation of the UL in patients with hemiplegia? RESULTS: There is level 1b evidence suggesting an advantage to training in immersive VR environments versus no therapy in UL rehabilitation, and level 5 evidence for training in immersive VR versus conventional therapy. There is level 4 evidence showing conflicting results for training in nonimmersive VR versus no therapy, and level 2b evidence for training in nonimmersive VR versus conventional therapy. CONCLUSION: The current evidence on the effectiveness of using VR in the rehabilitation of the UL in patients with stroke is limited but sufficiently encouraging to justify additional clinical trials in this population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle