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Enregistrement W2803165048 · doi:10.1186/s12984-018-0386-7

Rehabilitation technologies and interventions for individuals with spinal cord injury: translational potential of current trends

2018· letter· en· W2803165048 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésNeurorehabilitationRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationSpinal cord injuryPsychological interventionIntervention (counseling)PsychologyPopulationMedicineMotor learningPhysical therapyNeuroscienceSpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past, neurorehabilitation for individuals with neurological damage, such as spinal cord injury (SCI), was focused on learning compensatory movements to regain function. Presently, the focus of neurorehabilitation has shifted to functional neurorecovery, or the restoration of function through repetitive movement training of the affected limbs. Technologies, such as robotic devices and electrical stimulation, are being developed to facilitate repetitive motor training; however, their implementation into mainstream clinical practice has not been realized. In this commentary, we examined how current SCI rehabilitation research aligns with the potential for clinical implementation. We completed an environmental scan of studies in progress that investigate a physical intervention promoting functional neurorecovery. We identified emerging interventions among the SCI population, and evaluated the strengths and gaps of the current direction of SCI rehabilitation research. Seventy-three study postings were retrieved through website and database searching. Study objectives, outcome measures, participant characteristics and the mode(s) of intervention being studied were extracted from the postings. The FAME (Feasibility, Appropriateness, Meaningfulness, Effectiveness, Economic Evidence) Framework was used to evaluate the strengths and gaps of the research with respect to likelihood of clinical implementation. Strengths included aspects of Feasibility, as the research was practical, aspects of Appropriateness as the research aligned with current scientific literature on motor learning, and Effectiveness, as all trials aimed to evaluate the effect of an intervention on a clinical outcome. Aspects of Feasibility were also identified as a gap; with two thirds of the studies examining emerging technologies, the likelihood of successful clinical implementation was questionable. As the interventions being studied may not align with the preferences of clinicians and priorities of patients, the Appropriateness of these interventions for the current health care environment was questioned. Meaningfulness and Economic Evidence were also identified as gaps since few studies included measures reflecting the perceptions of the participants or economic factors, respectively. The identified gaps will likely impede the clinical uptake of many of the interventions currently being studied. Future research may lessen these gaps through a staged approach to the consideration of the FAME elements as novel interventions and technologies are developed, evaluated and implemented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · 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