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Enregistrement W4200566241 · doi:10.1186/s12984-021-00977-2

Efficacy of a technology-based client-centred training system in neurological rehabilitation: a randomised controlled trial

2021· article· en· W4200566241 sur OpenAlexaboutno aff
Els Knippenberg, Annick Timmermans, Jolijn Coolen, Katrien Neven, Peter Hallet, Jolien Lemmens, Annemie Spooren

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProvincie LimburgInterregEuropean CommissionAgentschap Innoveren en Ondernemen
Mots-clésNeurorehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyRehabilitationRandomized controlled trialMedicineQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)PsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A client-centred task-oriented approach has advantages towards motivation and adherence to therapy in neurorehabilitation, but it is costly to integrate in practice. An intelligent Activity-based Client-centred Training (i-ACT), a low-cost Kinect-based system, was developed which integrates a client-centred and task-oriented approach. The objectives were (1) to investigate the effect of additional i-ACT training on functioning. And (2) to assess whether training with i-ACT resulted in more goal oriented training. METHODS: A single-blind randomised controlled trial was performed in 4 Belgian rehabilitation centres with persons with central nervous system deficits. Participants were randomly allocated through an independent website-based code generator using blocked randomisation (n = 4) to an intervention or control group. The intervention group received conventional care and additional training with i-ACT for 3 × 45 min/week during 6 weeks. The control group received solely conventional care. Functional ability and performance, quality of life (QoL), fatigue, trunk movement, and shoulder active range of motion (AROM) were assessed at baseline, after 3 weeks and 6 weeks of training, and 6 weeks after cessation of training. Data were analysed using non-parametric within and between group analysis. RESULTS: 47 persons were randomised and 45 analysed. Both intervention (n = 25) and control (n = 22) group improved over time on functional ability and performance as measured by the Wolf Motor Function Test, Manual Ability Measure-36, and Canadian Occupational Performance Measure, but no major differences were found between the groups on these primary outcome measures. Regarding QoL, fatigue, trunk movement, and shoulder AROM, no significant between group differences were found. High adherence for i-ACT training was found (i.e. 97.92%) and no adverse events, linked to i-ACT, were reported. In the intervention group the amount of trained personal goals (88%) was much higher than in the control group (46%). CONCLUSIONS: Although additional use of i-ACT did not have a statistically significant added value regarding functional outcome over conventional therapy, additional i-ACT training provides more individualised client-centred therapy, and adherence towards i-ACT training is high. A higher intensity of i-ACT training may increase therapy effects, and should be investigated in future research. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier NCT02982811. Registered 29 November 2016.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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