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Enregistrement W4220798956 · doi:10.2196/12506

Biomedical Research and Informatics Living Laboratory for Innovative Advances of New Technologies in Community Mobility Rehabilitation: Protocol for Evaluation and Rehabilitation of Mobility Across Continuums of Care

2022· article· en· W4220798956 sur OpenAlexafffundvenue
Sara Ahmed, Philippe Archambault, Claudine Auger, Audrey Durand, Joyce Fung, Eva Kehayia, Anouk Lamontagne, Annette Majnemer, Sylvie Nadeau, Joëlle Pineau, Alain Ptito, Bonnie Swaine

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Integre de Sante et de Services Sociaux de LavalJewish Rehabilitation HospitalMcGill UniversityCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMcGill University
Mots-clésRehabilitationPsychosocialPsychological interventionHealth careMedicineGerontologyPsychologyPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rapid advances in technologies over the past 10 years have enabled large-scale biomedical and psychosocial rehabilitation research to improve the function and social integration of persons with physical impairments across the lifespan. The Biomedical Research and Informatics Living Laboratory for Innovative Advances of New Technologies (BRILLIANT) in community mobility rehabilitation aims to generate evidence-based research to improve rehabilitation for individuals with acquired brain injury (ABI). OBJECTIVE: This study aims to (1) identify the factors limiting or enhancing mobility in real-world community environments (public spaces, including the mall, home, and outdoors) and understand their complex interplay in individuals of all ages with ABI and (2) customize community environment mobility training by identifying, on a continuous basis, the specific rehabilitation strategies and interventions that patient subgroups benefit from most. Here, we present the research and technology plan for the BRILLIANT initiative. METHODS: A cohort of individuals, adults and children, with ABI (N=1500) will be recruited. Patients will be recruited from the acute care and rehabilitation partner centers within 4 health regions (living labs) and followed throughout the continuum of rehabilitation. Participants will also be recruited from the community. Biomedical, clinician-reported, patient-reported, and brain imaging data will be collected. Theme 1 will implement and evaluate the feasibility of collecting data across BRILLIANT living labs and conduct predictive analyses and artificial intelligence (AI) to identify mobility subgroups. Theme 2 will implement, evaluate, and identify community mobility interventions that optimize outcomes for mobility subgroups of patients with ABI. RESULTS: The biomedical infrastructure and equipment have been established across the living labs, and development of the clinician- and patient-reported outcome digital solutions is underway. Recruitment is expected to begin in May 2022. CONCLUSIONS: The program will develop and deploy a comprehensive clinical and community-based mobility-monitoring system to evaluate the factors that result in poor mobility, and develop personalized mobility interventions that are optimized for specific patient subgroups. Technology solutions will be designed to support clinicians and patients to deliver cost-effective care and the right intervention to the right person at the right time to optimize long-term functional potential and meaningful participation in the community. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/12506.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,014

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,357 · 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
GenreProtocole

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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