Use of client-centered virtual reality in rehabilitation after stroke: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Patient-centered virtual reality (VR) programs could assist in the functional recovery of people after a stroke. OBJECTIVES To analyze the feasibility of a rehabilitation protocol using client-centered VR and to evaluate changes in occupational performance and social participation. METHODS This was a mixed methods study. Ten subacute and chronic stroke patients participated in the rehabilitation program using games in non-immersive VR for 40 minutes/day, three days/week, for 12 weeks. Sociodemographic information was collected and the outcome variables included were the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) and the Participation Scale. A field diary was used to record the frequency of attendance and adherence of participants and an interview was conducted at the end of program. RESULTS There were significant and clinically-relevant statistical improvements in the COPM performance score (p < 0.001; CI = 1.29 - 4.858) and in the COPM satisfaction score (p < 0.001; CI = 1.37 - 5.124), with a difference greater than 4.28 points for performance and 4.58 points for satisfaction. The change in the scores for participation was statistically significant (p = 0.046), but there was no clinical improvement (dcohen = -0.596, CI = -1.862 - 0.671). The majority of participants reported more than 75% consecutive attendance of sessions and there was 100% adherence to the program. In the interviews, the participants described their post-stroke difficulties; how the video game motivated their engagement in rehabilitation; and the improvement of occupational performance and social participation after participating in the program. CONCLUSIONS VR is a viable tool for the rehabilitation of stroke patients with functional gains, mainly regarding occupational performance and performance satisfaction.
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 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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».