A scoping review of video gaming in rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the scope of the peer-reviewed literature on the use of commercially available video gaming in rehabilitation. METHODS: Five databases (SCOPUS, Cochrane, PsycINFO, PubMed and CINAHL) were searched for articles published between January 1990 and January 2014. The reference lists of selected articles were also reviewed to identify other relevant studies. RESULTS: Thirty articles met the inclusion criteria. Commercially available video gaming in rehabilitation was most commonly recommended by physiotherapists (50% or 15/30 studies) for populations at risk for falls or with decreased balance (67% or 19/30 studies). The most commonly used target outcomes were those assessing balance and/or fall prevention, with the Berg Balance Scale being the most frequently used (53% or 16/30 studies) outcome measure. The Nintendo Wii was the most prevalent gaming system (90% or 27/30 studies) used in the identified studies. CONCLUSION: Video gaming in rehabilitation is widely used by clinicians. Preliminary findings show that video gaming technology can be applied across a wide variety of rehabilitation populations, with some evidence showing clinical gains in physical functioning (e.g. gait and balance). There is a need for more robust clinical trials evaluating the efficacy of using video game systems as an adjunct to conventional rehabilitation. Implications for Rehabilitation Video gaming is a readily available technology that has been suggested as an enjoyable and motivating activity that engages patients in rehabilitation programming. Video gaming is becoming an increasingly popular adjunct to traditional therapy. Video gaming is most commonly used by physical therapists in a hospital setting for those with balance impairments. Video gaming has been shown to improve functional outcomes.
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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 | 0,018 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».