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Enregistrement W2068620558 · doi:10.3109/17518420903357753

Virtual reality as a therapeutic modality for children with cerebral palsy

2010· review· en· W2068620558 sur OpenAlexafffund
Laurie Snider, Annette Majnemer, Vasiliki Darsaklis

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University Health Centre
Mots-clésCerebral palsyVirtual realityPsychologyPhysical medicine and rehabilitationModality (human–computer interaction)Quality of life (healthcare)Randomized controlled trialIntervention (counseling)Physical therapyDevelopmental psychologyMedicineComputer sciencePsychotherapistPsychiatryHuman–computer interactionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The evidence for using virtual reality (VR) with children with cerebral palsy (CP) was examined. METHODS: A search of 13 electronic databases identified all types of studies examining VR as an intervention for children with CP. The most recent article included was published in October 2008. For each study, the quality of the methods was assessed using the appropriate scale. A total of 19 articles were retrieved. Thirteen studies from 11 articles were included in the final analysis. RESULTS: Outcomes documented brain reorganization/plasticity, motor capacity, visual-perceptual skills, social participation and personal factors. Two studies were randomized controlled trials. These reported conflicting results regarding motor outcomes. Twelve of the 13 studies presented positive outcomes in at least one domain. CONCLUSIONS: VR has potential benefits for children with CP. However, the current level of evidence is poor and empirical data is lacking. Future methodologically rigorous studies are required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations213
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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