MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214635577 · doi:10.3389/fresc.2022.789479

Somesthetic, Visual, and Auditory Feedback and Their Interactions Applied to Upper Limb Neurorehabilitation Technology: A Narrative Review to Facilitate Contextualization of Knowledge

2022· review· en· W4214635577 sur OpenAlexafffund
Camille E. Proulx, Manouchka T. Louis Jean, Johanne Higgins, Dany H. Gagnon, Numa Dancause

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésNeurorehabilitationRehabilitationContext (archaeology)Physical medicine and rehabilitationPsychological interventionAuditory feedbackPsychologyModalitiesCognitive psychologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reduced hand dexterity is a common component of sensorimotor impairments for individuals after stroke. To improve hand function, innovative rehabilitation interventions are constantly developed and tested. In this context, technology-based interventions for hand rehabilitation have been emerging rapidly. This paper offers an overview of basic knowledge on post lesion plasticity and sensorimotor integration processes in the context of augmented feedback and new rehabilitation technologies, in particular virtual reality and soft robotic gloves. We also discuss some factors to consider related to the incorporation of augmented feedback in the development of technology-based interventions in rehabilitation. This includes factors related to feedback delivery parameter design, task complexity and heterogeneity of sensory deficits in individuals affected by a stroke. In spite of the current limitations in our understanding of the mechanisms involved when using new rehabilitation technologies, the multimodal augmented feedback approach appears promising and may provide meaningful ways to optimize recovery after stroke. Moving forward, we argue that comparative studies allowing stratification of the augmented feedback delivery parameters based upon different biomarkers, lesion characteristics or impairments should be advocated (e.g., injured hemisphere, lesion location, lesion volume, sensorimotor impairments). Ultimately, we envision that treatment design should combine augmented feedback of multiple modalities, carefully adapted to the specific condition of the individuals affected by a stroke and that evolves along with recovery. This would better align with the new trend in stroke rehabilitation which challenges the popular idea of the existence of an ultimate good-for-all intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Rehabilitation SciencesMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207