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Enregistrement W2233934372 · doi:10.2196/rehab.5079

A Personalized Self-Management Rehabilitation System with an Intelligent Shoe for Stroke Survivors: A Realist Evaluation

2016· article· en· W2233934372 sur OpenAlexvenueno aff
Sue Mawson, Nasrin Nasr, Jack Parker, Richard Davies, Huiru Zheng, Gail Mountain

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health Research Collaboration for Leadership in Applied Health Research and Care Yorkshire and HumberEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésContext (archaeology)RehabilitationPhysical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)PsychologyAdaptation (eye)Quality of life (healthcare)Stroke (engine)Applied psychologyProcess managementKnowledge managementPhysical therapyComputer scienceMedicinePsychotherapistEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United Kingdom, stroke is the most significant cause of adult disability. Stroke survivors are frequently left with physical and psychological changes that can profoundly affect their functional ability, independence, and social participation. Research suggests that long-term, intense, task- and context-specific rehabilitation that is goal-oriented and environmentally enriched improves function, independence, and quality of life after a stroke. It is recommended that rehabilitation should continue until maximum recovery has been achieved. However, the increasing demand on services and financial constraints means that needs cannot be met through traditional face-to-face delivery of rehabilitation. Using a participatory design methodology, we developed an information communication technology-enhanced Personalized Self-Managed rehabilitation System (PSMrS) for stroke survivors with integrated insole sensor technology within an "intelligent shoe.". The intervention model was based around a rehabilitation paradigm underpinned by theories of motor relearning and neuroplastic adaptation, motivational feedback, self-efficacy, and knowledge transfer. OBJECTIVE: To understand the conditions under which this technology-based rehabilitation solution would most likely have an impact on the motor behavior of the user, what would work for whom, in what context, and how. We were interested in what aspects of the system would work best to facilitate the motor behavior change associated with self-managed rehabilitation and which user characteristics and circumstances of use could promote improved functional outcomes. METHODS: We used a Realist Evaluation (RE) framework to evaluate the final prototype PSMrS with the assumption that the intervention consists of a series of configurations that include the Context of use, the underlying Mechanisms of change and the potential Outcomes or impacts (CMOs). We developed the CMOs from literature reviews and engagement with clinicians, users, and caregivers during a series of focus groups and home visits. These CMOs were then tested in five in-depth case studies with stroke survivors and their caregivers. RESULTS: While two new propositions emerged, the second importantly related to the self-management aspects of the system. The study revealed that the system should also encourage independent use and the setting of personalized goals or activities. CONCLUSIONS: Information communication technology that purports to support the self-management of stroke rehabilitation should give significant consideration to the need for motivational feedback that provides quantitative, reliable, accurate, context-specific, and culturally sensitive information about the achievement of personalized goal-based activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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