Remotely Supervised Exercise Programmes to Improve Balance, Mobility, and Activity Among People with Moderate to Severe Traumatic Brain Injury: Description and Feasibility
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Further investigation into the feasibility of using videoconferencing and activity tracking devices to provide high-intensity home-based exercise programmes for people with a moderate or severe traumatic brain injury (TBI) is needed to inform clinical implementation and patient adoption. This study aimed to (1) determine if home-based telerehabilitation exercise programmes were feasible for people with a moderate or severe TBI and (2) better understand the lived experience of people with a TBI and their family partners with this programme. Methods: A mixed-methods approach consisting of measures of feasibility and semi-structured interviews was used. Five participants with moderate to severe TBI and their family partners completed two high-intensity home-based exercise programmes delivered remotely by a physiotherapist (i.e., daily and weekly). Results: Telerehabilitation services in home-based settings were feasible for this population. Adherence and engagement were high. Dyads were satisfied with the use of technology to deliver physiotherapy sessions. Conclusion: Telerehabilitation provides a delivery option that allows people with TBI to spend energy on therapy rather than on travelling. A pre-programme training on key components, such as the use of technology, safety precautions, and communication methods, likely improved the overall feasibility. Further research is needed to better understand the effectiveness of such a programme on balance, mobility, and physical activity levels.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».