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Enregistrement W3135811589 · doi:10.2196/20405

Tablet-Based Telerehabilitation Versus Conventional Face-to-Face Rehabilitation After Cochlear Implantation: Prospective Intervention Pilot Study

2021· article· en· W3135811589 sur OpenAlexvenueno aff
Christiane Völter, Carolin Stöckmann, Christiane Schirmer, Stefan Dazert

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMED-EL Medical ElectronicsRuhr-Universität BochumEuropean Regional Development FundDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésTelerehabilitationRehabilitationMedicineFace-to-faceTelemedicineAudiologyPhysical therapyCochlear implantActive listeningPhysical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)Health carePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Technologies allowing home-based rehabilitation may be a key means of saving financial resources while also facilitating people's access to treatment. After cochlear implantation, auditory training is necessary for the brain to adapt to new auditory signals transmitted by the cochlear implant (CI). To date, auditory training is conducted in a face-to-face setting at a specialized center. However, because of the COVID-19 pandemic's impact on health care, the need for new therapeutic settings has intensified. OBJECTIVE: The aims of this study are to assess the feasibility of a novel teletherapeutic auditory rehabilitation platform in adult CI recipients and compare the clinical outcomes and economic benefits of this platform with those derived from conventional face-to-face rehabilitation settings in a clinic. METHODS: In total, 20 experienced adult CI users with a mean age of 59.4 (SD 16.3) years participated in the study. They completed 3 weeks of standard (face-to-face) therapy, followed by 3 weeks of computer-based auditory training (CBAT) at home. Participants were assessed at three intervals: before face-to-face therapy, after face-to-face therapy, and after CBAT. The primary outcomes were speech understanding in quiet and noisy conditions. The secondary outcomes were the usability of the CBAT system, the participants' subjective rating of their own listening abilities, and the time required for completing face-to-face and CBAT sessions for CI users and therapists. RESULTS: Greater benefits were observed after CBAT than after standard therapy in nearly all speech outcome measures. Significant improvements were found in sentence comprehension in noise (P=.004), speech tracking (P=.004) and phoneme differentiation (vowels: P=.001; consonants: P=.02) after CBAT. Only speech tracking improved significantly after conventional therapy (P=.007). The program's usability was judged to be high: only 2 of 20 participants could not imagine using the program without support. The different features of the training platform were rated as high. Cost analysis showed a cost difference in favor of CBAT: therapists spent 120 minutes per week face-to-face and 30 minutes per week on computer-based sessions. For CI users, attending standard therapy required an average of approximately 78 (SD 58.6) minutes of travel time per appointment. CONCLUSIONS: The proposed teletherapeutic approach for hearing rehabilitation enables good clinical outcomes while saving time for CI users and clinicians. The promising speech understanding results might be due to the high satisfaction of users with the CBAT program. Teletherapy might offer a cost-effective solution to address the lack of human resources in health care as well as the global challenge of current or future pandemics.

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)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,324
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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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