MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200618757 · doi:10.2196/30184

Long-term Effectiveness and Adoption of a Cellphone Augmented Reality System on Patients with Stroke: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3200618757 sur OpenAlexvenueno aff
Chong Li, Xinyu Song, Shugeng Chen, Chuankai Wang, Jieying He, Yongli Zhang, Shuo Xu, Zhijie Yan, Jie Jia, Peter B. Shull

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyRandomized controlled trialRehabilitationMedicineStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationStroop effectActivities of daily livingOccupational therapyTest (biology)CognitionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A serious game-based cellphone augmented reality system (CARS) was developed for rehabilitation of stroke survivors, which is portable, convenient, and suitable for self-training. OBJECTIVE: This study aims to examine the effectiveness of CARS in improving upper limb motor function and cognitive function of stroke survivors via conducting a long-term randomized controlled trial and analyze the patient's acceptance of the proposed system. METHODS: A double-blind randomized controlled trial was performed with 30 poststroke, subacute phase patients. All patients in both the experimental group (n=15) and the control group (n=15) performed a 1-hour session of therapy each day, 5 days per week for 2 weeks. Patients in the experimental group received 30 minutes of rehabilitation training with CARS and 30 minutes of conventional occupational therapy (OT) each session, while patients in the control group received conventional OT for the full 1 hour each session. The Fugl-Meyer Assessment of Upper Extremity (FMA-UE) subscale, Action Research Arm Test (ARAT), manual muscle test and Brunnstrom stage were used to assess motor function; the Mini-Mental State Examination, Add VS Sub, and Stroop Game were used to assess cognitive function; and the Barthel index was used to assess activities of daily living before and after the 2-week treatment period. In addition, the User Satisfaction Evaluation Questionnaire was used to reflect the patients' adoption of the system in the experimental group after the final intervention. RESULTS: All the assessment scores of the experimental group and control group were significantly improved after intervention. After the intervention. The experimental group's FMA-UE and ARAT scores increased by 11.47 and 5.86, respectively, and were both significantly higher than the increase of the control group. Similarly, the score of the Add VS Sub and Stroop Game in the experimental group increased by 7.53 and 6.83, respectively, after the intervention, which also represented a higher increase than that in the control group. The evaluation of the adoption of this system had 3 sub-dimensions. In terms of accessibility, the patients reported a mean score of 4.27 (SD 0.704) for the enjoyment of their experience with the system, a mean 4.33 (SD 0.816) for success in using the system, and a mean 4.67 (SD 0.617) for the ability to control the system. In terms of comfort, the patients reported a mean 4.40 (SD 0.737) for the clarity of information provided by the system and a mean 4.40 (SD 0.632) for comfort. In terms of acceptability, the patients reported a mean 4.27 (SD 0.884) for usefulness in their rehabilitation and a mean 4.67 (0.617) in agreeing that CARS is a suitable tool for home-based rehabilitation. CONCLUSIONS: The rehabilitation based on combined CARS and conventional OT was more effective in improving both upper limb motor function and cognitive function than was conventional OT. Due to the low cost and ease of use, CARS is also potentially suitable for home-based rehabilitation. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR1800017568; https://tinyurl.com/xbkkyfyz.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Serious GamesMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207