Biofeedback interventions for people with cerebral palsy: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cerebral palsy is a life-long disability that affects motor control and activities of daily living. Depending on the type of cerebral palsy, some individuals may have trouble performing tasks with one or both of their arms and/or legs. Different strategies exist to help develop motor capacity. Biofeedback therapy is a commonly applied rehabilitation strategy. In biofeedback therapy, information about the motor behavior while completing a task is given back to the individual to help improve their performance. This can provide valuable information that would otherwise be unknown to the individual. Biofeedback may also have a unique method of operation in clinical populations, such as people with cerebral palsy. Therefore, it is important to identify the most effective mechanisms for specific populations. This review aims to evaluate the effects of biofeedback interventions that have been used towards improving motor performance and motor learning in people with cerebral palsy. METHODS: Using a customized strategy, MEDLINE, CINAHL, Embase, PsycINFO, Cochrane Central Register of Controlled Trials, SCOPUS, SPORTDiscus, and PEDro databases will be searched. Two independent reviewers will screen titles and abstracts, review full texts for inclusion criteria, and extract data from relevant articles using a standardized template. Quality of evidence and risk of bias will be assessed through the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) methodology. DISCUSSION: Several studies have investigated biofeedback-based interventions for people with cerebral palsy. However, there is a great variety and limited consensus regarding how to implement biofeedback mechanisms. This systematic review will consolidate the current evidence to direct future study and develop effective biofeedback rehabilitation strategies. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO ID: CRD42016047612.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».