A clinical survey about commercial games in lower limb prosthetic rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the popularity of commercial games in lower limb prosthetic rehabilitation, data about their prevalence of use as well as therapists' perspectives about these games are still lacking. OBJECTIVES: To learn about the prevalence of use of commercial games in lower limb prosthetic rehabilitation and therapists' perspectives about these games. STUDY DESIGN: Cross-sectional. METHODS: An online survey was sent to physical and occupational therapists across prosthetic rehabilitation facilities in Canada. The survey had questions about the use of commercial games and therapists' perspectives. RESULTS: Data were collected from 82 therapists. Overall, 46.3% (38/82) reported that they use commercial games; of those, 94.7% (36/38) used the Nintendo Wii Fit. The most reported perceived benefits were the Wii Fit helping to improve weight shifting ( n = 76/82, 92.7%) and balance ( n = 75/82, 91.5%), and being motivating and complementing traditional therapy ( n = 75/82, 91.5%). The most reported perceived barriers/challenges were lack of time and familiarity with the games ( n = 58/82, 70.7%). CONCLUSION: Commercial games, particularly the Wii Fit, are commonly used in lower prosthetic rehabilitation in Canada. Most of the queried therapists view the Wii Fit positively. Knowledge translation activities and developing standard treatment protocols would be helpful in minimizing the barriers identified in this study. Clinical relevance The Wii Fit is prevalent in lower limb prosthetic rehabilitation in Canada and it is viewed positively by therapists as having the potential to improve balance and weight bearing, making rehabilitation more motivating, and complementing traditional therapy. Future studies should investigate the efficacy of the Wii Fit in prosthetic rehabilitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».