Programs Using Stimulation-Regulating Technologies to Promote Physical Activity in People With Intellectual and Multiple Disabilities: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with intellectual and multiple disabilities tend to engage in very low levels of physical activity. OBJECTIVE: This review paper aims to provide a comprehensive picture of intervention programs using stimulation-regulating technologies to promote forms of physical activity in people with intellectual and multiple disabilities. METHODS: Following the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) checklist, a scoping review was conducted to identify and provide a synthesis of eligible studies published in English between 2010 and 2021. Studies were identified by searching PubMed, Web of Science, PsycINFO, ERIC, and CINAHL as well as by using Google Scholar and manual searches. Studies were included if they involved individuals with intellectual or multiple disabilities, used stimulation-regulating technology systems to help participants engage in physical activity, and reported data on the impact of the intervention. RESULTS: A total of 42 studies met the inclusion criteria. These studies were divided into 2 groups based on whether they pursued the increase in physical activity through technology-aided delivery of brief periods of preferred stimulation contingent on specific responses or the use of video games (exergames) and related auditory and visual stimulation. Subsequently, a narrative synthesis of the studies was provided. CONCLUSIONS: The evidence reported by the 2 groups of studies is encouraging. However, further research is needed to compare the overall applicability and impact of the intervention strategies proposed by these groups of studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».