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Enregistrement W2737197777 · doi:10.2196/rehab.7511

Telerehabilitation: Review of the State-of-the-Art and Areas of Application

2017· review· en· W2737197777 sur OpenAlexvenueno aff
Alessandro Peretti, Francesco Amenta, Seyed Khosrow Tayebati, Giulio Nittari, Syed Sarosh Mahdi

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEurostarsUniversità degli Studi di CamerinoRegione Marche
Mots-clésTelerehabilitationTelemedicineDuration (music)Computer scienceMultimediaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)State of artMedicineHealth careData sciencePhysicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telemedicine applications have been increasing due to the development of new computer science technologies and of more advanced telemedical devices. Various types of telerehabilitation treatments and their relative intensities and duration have been reported. OBJECTIVE: The objective of this review is to provide a detailed overview of the rehabilitation techniques for remote sites (telerehabilitation) and their fields of application, with analysis of the benefits and the drawbacks related to use. We discuss future applications of telerehabilitation techniques with an emphasis on the development of high-tech devices, and on which new tools and applications can be used in the future. METHODS: We retrieved relevant information and data on telerehabilitation from books, articles and online materials using the Medical Subject Headings (MeSH) "telerehabilitation," "telemedicine," and "rehabilitation," as well as "disabling pathologies." RESULTS: Telerehabilitation can be considered as a branch of telemedicine. Although this field is considerably new, its use has rapidly grown in developed countries. In general, telerehabilitation reduces the costs of both health care providers and patients compared with traditional inpatient or person-to-person rehabilitation. Furthermore, patients who live in remote places, where traditional rehabilitation services may not be easily accessible, can benefit from this technology. However, certain disadvantages of telerehabilitation, including skepticism on the part of patients due to remote interaction with their physicians or rehabilitators, should not be underestimated. CONCLUSIONS: This review evaluated different application fields of telerehabilitation, highlighting its benefits and drawbacks. This study may be a starting point for improving approaches and devices for telerehabilitation. In this context, patients' feedback may be important to adapt rehabilitation techniques and approaches to their needs, which would subsequently help to improve the quality of rehabilitation in the future. The need for proper training and education of people involved in this new and emerging form of intervention for more effective treatment can't be overstated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations574
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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