MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3093844085 · doi:10.2196/21576

The Use of Virtual Reality Technologies in the Treatment of Duchenne Muscular Dystrophy: Systematic Review

2020· review· en· W3093844085 sur OpenAlexvenueno aff
María Rosa Baeza-Barragán, María Teresa Labajos Manzanares, C. Vergara, María Jesús Casuso-Holgado, Rocío Martín‐Valero

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Málaga
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyCochrane LibraryRehabilitationMedicineMEDLINESystematic reviewVirtual realityPhysical therapyScopusQuality of life (healthcare)Physical medicine and rehabilitationMuscular dystrophyMeta-analysisComputer scienceNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Duchenne muscular dystrophy is a serious and progressive disease affecting one in 3500-6000 live male births. The use of new virtual reality technologies has revolutionized the world of youth rehabilitation. OBJECTIVE: We performed a systematic review to study the effectiveness of the use of virtual reality systems applied in the rehabilitation of the upper limbs of individuals with Duchenne muscular dystrophy. METHODS: Between June 2018 and September 2019, we carried out a series of searches in 5 scientific databases: (1) PubMed, (2) Web of Science, (3) Scopus, (4) The Cochrane Library, and (5) MEDLINE via EBSCO. Two evaluators independently conducted the searches following the PRISMA recommendations for systematic reviews for articles. Two independent evaluators collated the results. Article quality was determined using the PEDro scale. RESULTS: A total of 7 clinical trials were included in the final review. These studies used new technologies as tools for physiotherapeutic rehabilitation of the upper limbs of patients with Duchenne muscular dystrophy. Collectively, the studies showed improvement in functionality, quality of life, and motivation with the use of virtual reality technologies in the rehabilitation of upper limbs of individuals with Duchenne muscular dystrophy. CONCLUSIONS: The treatment of neuromuscular diseases has changed in recent years, from palliative symptom management to preventive methods for capacity building. The use of virtual reality is beginning to be necessary in the treatment of progressive diseases involving movement difficulties, as it provides freedom and facilitates the improvement of results in capacity training. Given that new technologies are increasingly accessible, rehabilitation and physiotherapy programs can use these technologies more frequently, and virtual reality environments can be used to improve task performance, which is essential for people with disabilities. Ultimately, virtual reality can be a great tool for physiotherapy and can be used for Duchenne muscular dystrophy rehabilitation programs to improve patient performance during training. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42018102548; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=102548.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMuscle Physiology and DisordersTravaux en français237 207