Virtual reality treatment and assessments for post-stroke unilateral spatial neglect: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Unilateral spatial neglect (USN) is a highly prevalent post-stroke deficit. Currently, there is no gold standard USN assessment which encompasses the heterogeneity of this disorder and that is sensitive to detect mild deficits. Similarly, there is a limited number of high quality studies suggesting that conventional USN treatments are effective in improving functional outcomes and reducing disability. Virtual reality (VR) provides enhanced methods for USN assessment and treatment. To establish best-practice recommendations with respect to its use, it is necessary to appraise the existing evidence. This systematic review aimed to identify and appraise existing VR-based USN assessments; and to determine whether VR is more effective than conventional therapy. Assessment tools were critically appraised using standard criteria. The methodological quality of the treatment trials was rated by two authors. The level of evidence according to stage of recovery was determined. Findings were compiled into a VR-based USN Assessment and Treatment Toolkit (VR-ATT). Twenty-three studies were identified. The proposed VR tools augmented the conventional assessment strategies. However, most studies lacked analysis of psychometric properties. There is limited evidence that VR is more effective than conventional therapy in improving USN symptoms in patients with stroke. It was concluded that VR-ATT could facilitate identification and decision-making as to the appropriateness of VR-based USN assessments and treatments across the continuum of stroke care, but more evidence is required on treatment effectiveness.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».