Feasibility of school-based computer-assisted robotic gaming technology for upper limb rehabilitation of children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We investigated the feasibility of using computer-assisted arm rehabilitation (CAAR) computer games in schools. Outcomes were children's preference for single player or dual player mode, and changes in arm activity and kinematics. METHOD: Nine boys and two girls with cerebral palsy (6-12 years, mean 9 years) played assistive technology computer games in single-user mode or with school friends in an AB-BA design. Preference was determined by recording the time spent playing each mode and by qualitative feedback. We used the ABILHAND-kids and Canadian Occupational Performance Measure to evaluate activity limitation, and a portable laptop-based device to capture arm kinematics. RESULTS: No difference was recorded between single-user and dual-user modes (median daily use 9.27 versus 11.2 min, p = 0.214). Children reported dual-user mode was preferable. There were no changes in activity limitation (ABILHAND-kids, p = 0.424; COPM, p = 0.484) but we found significant improvements in hand speed (p = 0.028), smoothness (p = 0.005) and accuracy (p = 0.007). CONCLUSION: School timetables prohibit extensive use of rehabilitation technology but there is potential for its short-term use to supplement a rehabilitation program. The restricted access to the rehabilitation games was sufficient to improve arm kinematics but not arm activity. Implications for Rehabilitation School premises and teaching staff present no obstacles to the installation of rehabilitation gaming technology. Twelve minutes per day is the average amount of time that the school time table permits children to use rehabilitation gaming equipment (without disruption to academic attendance). The use of rehabilitation gaming technology for an average of 12 minutes daily does not appear to benefit children's functional performance, but there are improvements in the kinematics of children's upper limb.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».