Balancing Access with Technology: Comparing In-Person and Telerehabilitation Berg Balance Scale Scores among Stroke Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Stroke survivors living in rural and remote communities experience challenges in accessing specialized rehabilitation services. Access to balance assessment after stroke is an essential aspect of the physiotherapy assessment. Telerehabilitation (TRH) can eliminate access disparities; however, adoption into practice has been limited. Our primary objective was to examine agreement between Berg Balance Scale (BBS) scores obtained through TRH and those obtained through traditional in-person assessment of community-dwelling individuals with stroke. Method: Two raters administered the BBS to 20 community-dwelling individuals with stroke, using both TRH and traditional in-person approaches. The order of assessments and rater assignment was randomized. Interrater reliability between the methods was assessed using Krippendorff’s α reliability estimate. A survey was then administered to examine the participants’ perceptions of the two means of assessment. Results: Excellent interrater agreement was found between TRH and in-person assessment ( κ = 0.97; 95% CI: 0.96, 0.99), and responses regarding patients’ perceived hearing and understanding of instructions as well as perceived safety were comparable. In addition, the vast majority of participants agreed or strongly agreed that they would use TRH for future physiotherapy sessions. Conclusions: The results of this study support administration of the BBS using TRH technology; this could improve access to balance assessment for stroke survivors in rural and remote communities.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».