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Enregistrement W2788544442 · doi:10.2196/resprot.8334

Therapist-Assisted Rehabilitation of Visual Function and Hemianopia after Brain Injury: Intervention Study on the Effect of the Neuro Vision Technology Rehabilitation Program

2018· article· en· W2788544442 sur OpenAlexvenueno aff
Rune Skovgaard Rasmussen, Anne Marie Heltoft Schaarup, Karsten Overgaard

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationVision rehabilitationIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Visual impairmentPsychologyAcquired brain injuryVisual fieldStroke (engine)Impaired VisionAffect (linguistics)MedicinePhysical therapyPsychiatryOptometryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious and often lasting vision impairments affect 30% to 35% of people following stroke. Vision may be considered the most important sense in humans, and even smaller permanent injuries can drastically reduce quality of life. Restoration of visual field impairments occur only to a small extent during the first month after brain damage, and therefore the time window for spontaneous improvements is limited. One month after brain injury causing visual impairment, patients usually will experience chronically impaired vision and the need for compensatory vision rehabilitation is substantial. OBJECTIVE: The purpose of this study is to investigate whether rehabilitation with Neuro Vision Technology will result in a significant and lasting improvement in functional capacity in persons with chronic visual impairments after brain injury. Improving eyesight is expected to increase both physical and mental functioning, thus improving the quality of life. METHODS: This is a prospective open label trial in which participants with chronic visual field impairments are examined before and after the intervention. Participants typically suffer from stroke or traumatic brain injury and will be recruited from hospitals and The Institute for the Blind and Partially Sighted. Treatment is based on Neuro Vision Technology, which is a supervised training course, where participants are trained in compensatory techniques using specially designed equipment. Through the Neuro Vision Technology procedure, the vision problems of each individual are carefully investigated, and personal data is used to organize individual training sessions. Cognitive face-to-face assessments and self-assessed questionnaires about both life and vision quality are also applied before and after the training. RESULTS: Funding was provided in June 2017. Results are expected to be available in 2020. Sample size is calculated to 23 participants. Due to age, difficulty in transport, and the time-consuming intervention, up to 25% dropouts are expected; thus, we aim to include at least 29 participants. CONCLUSIONS: This investigation will evaluate the effects of Neuro Vision Technology therapy on compensatory vision rehabilitation. Additionally, quality of life and cognitive improvements associated to increased quality of life will be explored. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03160131; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03160131 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6x3f5HnCv).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,493 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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