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Enregistrement W2946810299 · doi:10.1080/09638288.2019.1613681

Engaging children with cerebral palsy in interactive computer play-based motor therapies: theoretical perspectives

2019· review· en· W2946810299 sur OpenAlexafffund
Elaine Biddiss, Daniela Chan-Víquez, Stephanie T. Cheung, Gillian King

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchOntario Brain Institute
Mots-clésPsychological interventionPsychologyCerebral palsyCompetence (human resources)Self-determination theoryAutonomyPersonalizationSocial cognitive theoryApplied psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To provide a theoretically grounded understanding of engagement in interactive computer play-based motor therapies by children with cerebral palsy in home settings.Methods A motivational framework for engagement and its relationship with three contemporary theories (self-determination theory, expectancy-value theory, social cognitive theory of self-regulation) was overviewed. A scoping review was conducted to understand how engagement is influenced by features of the technology and intervention design that impact intrinsic and extrinsic motivation, child and parent values and expectancies, and the processes of self-regulation. Multiple reviewers screened and extracted data from 26 articles describing home-based clinical trials of interactive computer play-based motor interventions for children with cerebral palsy. A narrative synthesis framework was used for analysis.Results Features of the technology and the intervention influence feelings of autonomy (e.g., personalization), competence (e.g., calibration), and relatedness (e.g., social play, virtual therapist/coach). There may be multiple and differently valued goals in interactive computer play-based interventions (e.g., game- and therapy-focused) that, if disconnected or unmet, negatively impact engagement. Multiplayer interactions, real-time feedback and progress tracking provide information that influences self-regulation and engagement over time.Conclusions Optimizing engagement in interactive computer play-based motor interventions requires closer alignment with client-led values/goals; design of technologies and interventions that sustain intrinsic motivation; and feedback that informs/builds self-efficacy.Implications for rehabilitationThe decision to prescribe an interactive computer play-based motor intervention should be guided by client-led goals and an informed understanding of the capacity of the interactive computer play-based intervention to meet individual client values/expectancies.Sustaining intrinsic motivation in interactive computer play-based motor therapies is greatly influenced by features of the technology (e.g., calibration, feedback, personalization) and the intervention (e.g., interactions with therapists, social play).Increased effort should be directed towards ensuring that interactive computer play-based interventions and technologies reward and reinforce efforts towards therapy goals.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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