MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2204784059 · doi:10.1097/01253086-200226020-00002

Virtual Reality Applications for Prevention, Disability Awareness, and Physical Therapy Rehabilitation in Neurology

2002· article· en· W2204784059 sur OpenAlexaff
Joan McComas, Heidi Sveistrup

Notice bibliographique

RevueNeurology Report · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurologyVirtual realityRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicinePhysical therapyPsychiatryHuman–computer interactionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual reality (VR) is a relatively new technology that may be useful for physical therapists working in neurology. In this paper our recent work related to the development and evaluation ofVR applications for demonstrating transfer of training, improvement of spatial memory, teaching disability awareness, prevention of pedestrian injuries, and improvement of balance is discussed. Our experiences as researchers in this area are discussed including collaboration with industry and the limitations and strengths of the technology. Our research and the research of others have shown that skills can be learned in VR, that these skills can transfer to similar tasks in the real world, that patient (consumer) involvement is essential in making VR environments meaningful, and that collaboration with industry requires special knowledge and skills. We conclude that VR has a future in neurologic physical therapy but that it may be some time before strong evidence for each possible application is available to clinicians. As this evidence becomes available, VR may provide physical therapists with interesting and innovative ways to extend evaluation and treatment in neurology.

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)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations31
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurology ReportMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207