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Enregistrement W4213312044 · doi:10.1007/s00167-022-06910-x

Virtual reality rehabilitation following total knee arthroplasty: a systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials

2022· review· en· W4213312044 sur OpenAlexaff
Aaron Gazendam, Meng Zhu, Yaping Chang, Steve Phillips, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonJoseph Brant Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisTotal knee arthroplastyRandomized controlled trialRehabilitationArthroplastyPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The use of virtual reality (VR) based rehabilitation has increased substantially within orthopedic surgery, particularly in the field of total knee arthroplasty (TKA). The objective of this systematic review and meta-analysis was to compare patient-reported outcomes and cost analyses from randomized controlled trials (RCT) utilizing VR-based rehabilitation in patients following TKA. METHODS: MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases were searched for RCTs involving VR-based rehabilitation following TKA. Quantitative synthesis was conducted for pain scores and functional outcomes. Narrative outcomes were reported for results not amenable to quantitative synthesis. RESULTS: A total of 9 RCTs with 835 patients were included with follow-up ranging from 10 days to 6 months postoperatively. No differences in pain scores were demonstrated between VR-based and traditional rehabilitation at 2 weeks and 3 months postoperatively. VR-based rehabilitation demonstrated improved functional outcomes at 12 weeks (n = 353) postoperatively [mean difference (MD) - 3.32, 95% confidence interval (CI) - 5.20 to - 1.45, moderate certainty evidence] and 6 months (n = 66) postoperatively [MD - 4.75, 95% CI - 6.69 to - 2.81, low certainty evidence], compared to traditional rehabilitation. One trial demonstrated significant cost savings with the use of VR-based rehabilitation. CONCLUSIONS: VR-based rehabilitation for patients undergoing TKA represents an evolving field that may have advantages over traditional therapy for some patients. The current review is limited by the low quality of evidence in the literature. This is a rapidly evolving field with more trials needed to determine the impact of VR-based rehabilitation on patients undergoing TKA. LEVEL OF EVIDENCE: Level I; meta-analysis of randomized controlled trials.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,026
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations83
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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