Diversity of practices in telerehabilitation for children with disabilities and effective intervention characteristics: results from a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe the characteristics and effectiveness of pediatric telerehabilitation interventions offered to children 0–12 years old or to their families.Methods: A systematic review was conducted on randomized control trials published between 2007 and 2018 involving at least one rehabilitation professional who provided services remotely. Information was extracted about key study, participants and intervention characteristics. The percentage of outcomes that improved were computed per study, and per intervention characteristic.Results: Out of 4472 screened articles, 23 were included. Most studies were published after 2016 and evaluated outcomes related to the child’s behavior (n = 12, 52.2%) or to the parent (n = 10, 43.5%), such as parental skills or stress. Overall, 56.1% (SD: 38.5%) of evaluated outcomes improved following telerehabilitation. A great diversity of population and teleintervention characteristics was observed. Effective interventions tended to target parents, centered around an exercise program, used a coaching approach, focused on improving children’s behavioral functioning, lasted >8 weeks and were offered at least once a week.Conclusions: Intervention characteristics that appear to yield better outcomes should inform the development of future telerehabilitation studies, especially in populations for whom telerehabilitation is currently understudied (e.g., children’s with physical functioning difficulties). Future trials should compare telerehabilitation interventions to well-described evidence-based face-to-face interventions, and document their cost-effectiveness.Implications for RehabilitationDespite a great variety in practices, telerehabilitation might be as effective as face-to-face interventions, across disciplines, for a variety of clinical outcomes.Telerehabilitation might be more effective when coaching approaches are used, especially to achieve outcomes related to children’s behavior or parental skills.Further research is required to better understand the characteristics of effective telerehabilitation interventions, and to determine how these characteristics may differ for specific populations and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».