“Connecting patients and therapists remotely using technology is feasible and facilitates exercise adherence after stroke”
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Repetitive task practice after stroke is important to improve function, yet adherence to exercise is low. The aim of this study was to determine whether using the internet, a tablet application, and a chair sensor that connected to a therapist was feasible in monitoring adherence and progressing a functional exercise at home.Methods: Ten participants with stroke completed a 4-week sit-to-stand exercise using the technology at home (ACTRN12616000051448). A therapist remotely monitored exercise adherence, progressed goals, and provided feedback via the app. Measures of feasibility (design, recruitment/withdrawals, adherence, safety, participant satisfaction and estimates of effect on function) were collected.Results: Participants' mean age was 73.6 years [SD 9.9 years]. The system was feasible to deliver and monitor exercise remotely. All participants completed the study performing a mean 125% of prescribed sessions and 104% of prescribed repetitions. Participants rated the system usability (78%), enjoyment (70%) and system benefit (80%) as high. No adverse events were reported. The mean pre- and post-intervention difference in the total short performance physical battery score was 1.4 (95% CI 0.79, 2.00).Conclusions: It was feasible and safe to prescribe and monitor exercises using an app and sensor-based system. A definitive trial will determine whether such technology could facilitate greater exercise participation after stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».