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Enregistrement W3167454407 · doi:10.2196/25250

Usability of Telemedicine in Physical Therapy Rehabilitation: Systematic review (Preprint)

2020· article· en· W3167454407 sur OpenAlexvenueno aff
Islam Ahmad Muhammad Mahmoud

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineTelerehabilitationTelehealthUsabilityRehabilitationVideoconferencingMedicineHealth carePhysical therapyMultimediaComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The term 'Telemedicine' was coined in the 1970s to imply 'healing at a distance. Physical therapy rehabilitation (PTR) focuses on the re-institution of function in bodily strength and movement. Covid-19 has created a challenge in one-on-one PTR sessions due to social distancing, which requires the minimization of all non-essential physical contact. Most outpatient services in PTR have had to be staggered and minimized to increase adherence to social distancing requirements and flatten the pandemic's curve. Telemedicine is applicable in PTR in several ways, including guided therapy sessions, and remote monitoring of patient progress through videoconferencing. Telemedicine allows patients to access PTR from the comfort of their homes, which minimizes travel costs and general strain on the body. Although it has been encumbered by various challenges, telemedicine could revolutionize the delivery of PTR while also increasing access to essential healthcare services. OBJECTIVE: Purpose: Covering the main aspects of telemedicine usability in physical therapy rehabilitation, that encourage using of the telemedicine in physical therapy in the world regions not covered by, especially the Middle East. METHODS: Method: A systematic search in libgen.is, jmir.org, wiley.com, sagepub.com, and scholar.google.com. was performed using the search terms: Telemedicine; asynchronous telemedicine; synchronous telemedicine; Covid-19; rehabilitation medicine; physical therapy rehabilitation; videoconferencing; Medicaid programs; telehealth; and HIPAA. Papers published up to Oct. 22nd, 2020, in English, were included. RESULTS: Telemedicine is cost-effective for physical therapy Rehabilitation particularly in pandemic like COVID19, also it's time and human resources saving especially with hands-off skills rehabilitation. CONCLUSIONS: Telemedicine is a revolutionary aspect of medicine that has seen an unexpected uptake following the Covid-19 pandemic. While people formerly preferred live sessions for PTR, the convenience of telemedicine is increasingly emerging. The various advantages, including reduced cost implications, reduced waiting time, and reduction of non-essential travel to obtain therapy have increased the preference for telemedicine. [9] The WHO recognizes the importance of Telemedicine, and conducted a regional and global survey to analyze its viability. At the onset of global lockdown due to Covid-19, the APTA expressed the need for physiotherapists to utilize telemedicine as an alternative for efficient PTR delivery within the bounds of social recommendations for curve-flattening. Telemedicine in PTR has various advantages including cost reduction, the convenience of access, reduction of long waiting lists among others for the patient. [10] PTR can also be availed to areas that are too remote to have a full-fledged PTR center. Through the utilization of nurse aides and other social support systems, therapists can effectively conduct therapy sessions through videoconferencing. Laws governing the adoption and use of telemedicine for PTR include the HIPAA and other DPL, which regulate the extent to which therapists can collect, use, and store data collected during online therapy sessions. Therapists need to obtain verifiable consent from the patient before commencement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0110,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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