Telemedicine Applied to Kinesiotherapy for Hand Dysfunction in Patients with Systemic Sclerosis and Rheumatoid Arthritis: Recovery of Movement and Telemonitoring Technology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe a feasibility study focused on a telemonitoring approach to self-managed kinesiotherapy sessions for the rehabilitation of hand function in patients with systemic sclerosis (SSc) and rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Ten patients with SSc and 10 with RA were enrolled in a 3-month controlled trial (approval no. 9751/2012 - Italian Department of Health) to perform a home kinesiotherapy protocol, consisting of strengthening and mobility exercises, using a newly developed telemedicine system (a portable device and the related telemonitoring infrastructure). A further 10 patients with SSc and 10 with RA were enrolled as controls to perform a similar home kinesiotherapy protocol with the aid of common daily-life objects. Both groups were evaluated at baseline and at followup, after 6 and 12 weeks. The primary outcome of the trial was hand function measured by Dreiser's index (Functional Index for Hand OA, FIHOA), Health Assessment Questionnaire (HAQ), and the Hand Mobility in Scleroderma (HAMIS) test (only for SSc). RESULTS: Patients with SSc showed an improvement of FIHOA in both arms (p < 0.01) but the HAQ (p = 0.016) and the HAMIS test (right hand p = 0.016, left hand p = 0.075) improved significantly only in the experimental arm. Patients with RA showed a statistically significant improvement of FIHOA (p = 0.013) and HAQ (p = 0.015) in the experimental arm, while patients in the control arm did not significantly improve. However, no statistically significant differences in outcome measures between treatment methods were observed. Withdrawals were higher in control arms (SSc 20%; RA 30%) than in experimental arms (SSc 10%; RA 10%). CONCLUSION: Telemonitoring of self-administered kinesiotherapy programs is a promising approach to the rehabilitation of hand functions in patients with rheumatic disease.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».