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Enregistrement W4251574846 · doi:10.2196/preprints.31305

What we learned about using telerehabilitation combined with exergames, from clinicians and chronic stroke survivors: A multiple case study (Preprint)

2021· preprint· en· W4251574846 sur OpenAlexaboutno aff
Dorra Rakia Allegue, Dahlia Kairy, Johanne Higgins, Philippe Archambault, François Michaud, William C. Miller, Shane N. Sweet, Michel Tousignant

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationRehabilitationStroke (engine)MedicineIntervention (counseling)Physical therapyMotivational interviewingTelemedicineChronic strokePhysical medicine and rehabilitationTelehealthNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND In Canada, chronic stroke survivors have difficulty accessing community-based rehabilitation services, due to lack of resources. VirTele, a personalized remote rehabilitation program combining virtual reality exergames and telerehabilitation, was developed to offer chronic stroke survivors the opportunity to pursue rehabilitation of their affected upper extremity (UE) at home, while receiving ongoing monitoring by a clinician. OBJECTIVE The objectives of this study were to: 1) Explore the determinants of VirTele use among chronic stroke survivors and clinicians; 2) Identify indicators of support of psychological needs by clinicians, during VirTele intervention; and 3) explore indicators of empowerment among stroke survivors. METHODS This multiple case study involved three chronic stroke survivors participating in a VirTele intervention and their respective clinicians (physiotherapists). VirTele is a two-month remote rehabilitation intervention, using non immersive virtual reality exergames and telerehabilitation aimed at improving UE deficits in chronic stroke survivors. Study participants had autonomous access to Jintronix exergames, which they were asked to use 5 times a week for 30 minutes periods. VirTele also included videoconference sessions with a clinician, 1 to 3 times a week (1-hour duration), using the Reacts application. During these sessions, the clinician was able to engage in motivational interviewing, supervise the stroke survivors’ use of the exergames and monitor the use of the affected UE through activities of daily life. Semi-directed interviews were conducted 4 to5 weeks after the end of the VirTele intervention. Two interview guides, adapted for clinicians and stroke survivors respectively, were developed to facilitate the interview administration while allowing new codes to emerge. All interviews were audiotaped and transcribed verbatim. RESULTS Three stroke survivors (2 females and 1 male), with a mean age of 58.8 years (SD=19,4), and two physiotherapists participated in the study. Five major determinants of VirTele use emerged from the qualitative analyses, namely the technology performance (usefulness, perception of exergames), effort (ease of use), entourage support (encouragement), facilitators (stroke survivors’ safety, trust and understating of instructions), and challenges (miscommunication, exergames limits). At the end of the VirTele intervention, both clinicians demonstrated support of psychological needs, in terms of autonomy, competence and relatedness, all of which were reflected as empowerment indicators in the three-stroke survivors. Lessons learned from using telerehabilitation combined with exergames were provided, which will be relevant to other researchers and transferable to other populations and contexts. CONCLUSIONS This multiple case study provided a first glimpse at the impact that motivational interviewing can have on adherence to exergames and behavior modification of UE use in stroke survivors. Five major determinants of VirTele use have been identified, namely technology performance, effort, entourage support, facilitators and challenges. Lessons learned from these determinants may serve as a model to guide the implementation of similar interventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT RR2-10.2196/14629

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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