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Enregistrement W2783370472 · doi:10.1080/17483107.2018.1425747

Robot-assisted upper extremity rehabilitation for cervical spinal cord injuries: a systematic scoping review

2018· article· en· W2783370472 sur OpenAlex
Hardeep Singh, Janelle Unger, José Zariffa, Maureen Pakosh, Susan Jaglal, B. Catharine Craven, Kristin E. Musselman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoOntario Neurotrauma FoundationCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésCINAHLBlindingRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationMedicineRandomized controlled trialMEDLINEPsycINFOPhysical therapyPsychological interventionChecklistSystematic reviewPsychologyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstact Purpose: To provide an overview of the feasibility and outcomes of robotic-assisted upper extremity training for individuals with cervical spinal cord injury (SCI), and to identify gaps in current research and articulate future research directions. MATERIALS AND METHODS: A systematic search was conducted using Medline, Embase, PsycINFO, CCTR, CDSR, CINAHL and PubMed on June 7, 2017. Search terms included 3 themes: (1) robotics; (2) SCI; (3) upper extremity. Studies using robots for upper extremity rehabilitation among individuals with cervical SCI were included. Identified articles were independently reviewed by two researchers and compared to pre-specified criteria. Disagreements regarding article inclusion were resolved through discussion. The modified Downs and Black checklist was used to assess article quality. Participant characteristics, study and intervention details, training outcomes, robot features, study limitations and recommendations for future studies were abstracted from included articles. RESULTS: Twelve articles (one randomized clinical trial, six case series, five case studies) met the inclusion criteria. Five robots were exoskeletons and three were end-effectors. Sample sizes ranged from 1 to 17 subjects. Articles had variable quality, with quality scores ranging from 8 to 20. Studies had a low internal validity primarily from lack of blinding or a control group. Individuals with mild-moderate impairments showed the greatest improvements on body structure/function and performance-level measures. This review is limited by the small number of articles, low-sample sizes and the diversity of devices and their associated training protocols, and outcome measures. CONCLUSIONS: Preliminary evidence suggests robot-assisted interventions are safe, feasible and can reduce active assistance provided by therapists. Implications for rehabilitation Robot-assisted upper extremity training for individuals with cervical spinal cord injury is safe, feasible and can reduce hands-on assistance provided by therapists. Future research in robotics rehabilitation with individuals with spinal cord injury is needed to determine the optimal device and training protocol as well as effectiveness.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,380 · 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