Head-Mounted Display-Based Virtual Reality and Physiological Computing for Stroke Rehabilitation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR)-mediated rehabilitation is emerging as a useful tool for stroke survivors to recover motor function. Recent studies are showing that VR coupled with physiological computing (i.e., real-time measurement and analysis of different behavioral and psychophysiological signals) and feedback can lead to 1) more engaged and motivated patients, 2) reproducible treatments that can be performed at the comfort of the patient’s home, and 3) development of new proxies of intervention outcomes and success. While such systems have shown great potential for stroke rehabilitation, an extensive review of the literature is still lacking. Here, we aim to fill this gap and conduct a systematic review of the twelve studies that passed the inclusion criteria. A detailed analysis of the papers was conducted along with a quality assessment/risk of bias evaluation of each study. It was found that the quality of the majority of the studies ranked as either good or fair. Study outcomes also showed that VR-based rehabilitation protocols coupled with physiological computing can enhance patient adherence, improve motivation, overall experience, and ultimately, rehabilitation effectiveness and faster recovery times. Limitations of the examined studies are discussed, such as small sample sizes and unbalanced male/female participant ratios, which could limit the generalizability of the obtained findings. Finally, some recommendations for future studies are given.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».