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Enregistrement W4200517873 · doi:10.2147/jpr.s336168

The Telemedicine-Based Pediatric Examination of the Neck and Upper Limbs: A Narrative Review

2021· review· en· W4200517873 sur OpenAlexafffund
Virginie Boisvert‐Plante, Constantinos Dean Noutsios, Jordi Pérez, Pablo Ingelmo

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalMontreal General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesFondation de l'Hôpital de Montréal pour enfantsLouise and Alan Edwards FoundationChildren's Hospital FoundationMcGill University
Mots-clésMedicineTelemedicinePalpationContext (archaeology)Physical examinationReliability (semiconductor)Medical diagnosisMedical physicsRange of motionMEDLINEPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationHealth careSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: With the COVID-19 pandemic hastening the adoption of telemedicine into clinical practice, it has also prompted an abundance of new literature highlighting its capabilities and limitations. The purpose of this review is to summarize the current state of the literature on telemedicine applied in the context of a musculoskeletal examination of the neck and upper limbs for children 3 to 18 years old. The PubMed and ScienceDirect databases were searched for relevant articles from January 2015 to August 2021 using a combination of keywords and nested searches. General examination components including inspection, guided self-palpation, range of motion, sensory and motor examination, as well as special testing are described. Although the literature is focused mainly on adult populations, we describe how each component of the exam can be reliably incorporated into a virtual appointment specific to pediatric patients. Caregivers are generally needed for most consultations, but certain maneuvers can be self-performed by older children and adolescents alone. There is general feasibility, validity, and substantial reliability in performing most examination components of the upper limbs remotely, except for the shoulder exam. Compared to those made in person, clinical diagnoses established virtually were found to be either the same or similar in most cases, and management decisions also had high agreement. Despite this, there is evidence that some pediatric providers may not be able to collect all the information needed from a telemedicine visit to make a complete clinical assessment. Lastly, currently available smartphone applications measuring joint range of motion were found to have high reliability and validity. This narrative review not only establishes a foundation for a structured pediatric musculoskeletal examination, but also aims to increase physicians’ confidence in incorporating telemedicine into their standard of care. Keywords: telehealth, telemedicine, eHealth, pediatric, musculoskeletal, evaluation

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,350 · 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'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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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