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Enregistrement W2046915385 · doi:10.3109/17483107.2013.799236

The GestureTek virtual reality system in rehabilitation: a scoping review

2013· review· en· W2046915385 sur OpenAlexafffund
Stephanie Glegg, Sandy K. Tatla, Liisa Holsti

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésRehabilitationCerebral palsyPhysical medicine and rehabilitationBalance (ability)PsychologyVirtual realityCognitionCritical appraisalPhysical therapyMedicineComputer scienceAlternative medicinePsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To identify, to map out and to appraise research examining GestureTek virtual reality (VR) use for physical and cognitive rehabilitation and to highlight areas for future research. METHOD: Scoping review methodology was used to systematically and comprehensively search the academic and grey literature for GestureTek-specific research. Consensus was achieved following two reviewers' independent inclusion screening, data extraction and appraisal. RESULTS: Forty-four studies evaluated the utility and efficacy of the IREX, GX, VMall and Meal Maker software for rehabilitation across a range of populations, with few adverse events reported. Stroke and cerebral palsy research dominated, while geriatrics was largely overlooked. Efficacy research provided support for balance, mobility, upper extremity, cognitive, fitness and daily living skills outcomes for specific populations with effect sizes ranging from 0.19 to 3.34. Nevertheless, few strong quality or high-level studies are available, and no clear guidelines on optimal treatment characteristics exist. Outcomes of primary interest were at ICF body function and activity levels; evaluation of transfer of training across ICF levels is needed. CONCLUSIONS: This literature provides preliminary evidence for the technology's efficacy for rehabilitation. Identified research gaps relate to study quality and design, treatment characteristics, populations and outcomes of interest, including transfer across ICF levels. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: There is limited high-level evidence to support the use of the GestureTek virtual reality system for rehabilitation. Moderate to strong quality evidence exists primarily for the stroke and cerebral palsy populations, and primarily for balance, mobility and upper extremity outcomes. A lack of consistent outcome measures in this body of literature has created "silos" of research that cannot be quantitatively combined using a meta-analytic strategy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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