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Enregistrement W4285417645 · doi:10.2196/31305

Lessons Learned From Clinicians and Stroke Survivors About Using Telerehabilitation Combined With Exergames: Multiple Case Study

2022· article· en· W4285417645 sur OpenAlexaffvenueabout
Dorra Rakia Allegue, Shane N. Sweet, Johanne Higgins, Philippe Archambault, François Michaud, William C. Miller, Michel Tousignant, Dahlia Kairy

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychologyMedicineTelemedicineEngineeringHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Canada, stroke survivors have difficulty accessing community-based rehabilitation services because of a lack of resources. VirTele, a personalized remote rehabilitation program combining virtual reality exergames and telerehabilitation, was developed to provide stroke survivors an opportunity to pursue rehabilitation of their chronic upper extremity (UE) deficits at home while receiving ongoing follow-up from a clinician. OBJECTIVE: We aimed to identify the behavioral and motivational techniques used by clinicians during the VirTele intervention, explore the indicators of empowerment among stroke survivors, and investigate the determinants of VirTele use among stroke survivors and clinicians. METHODS: This multiple case study involved 3 stroke survivors with chronic UE deficits and their respective clinicians (physiotherapists) who participated in the VirTele intervention, a 2-month remote rehabilitation intervention that uses nonimmersive virtual reality exergames and telerehabilitation aimed at improving UE deficits in stroke survivors. Study participants had autonomous access to Jintronix exergames and were asked to use them for 30 minutes, 5 times a week. The VirTele intervention included 1-hour videoconference sessions with a clinician 1 to 3 times a week, during which the clinician engaged in motivational interviewing, supervised the stroke survivors' use of the exergames, and monitored their use of the affected UE through activities of daily living. Semidirected interviews were conducted with the clinicians and stroke survivors 4 to 5 weeks after the end of the VirTele intervention. All interviews were audiorecorded and transcribed verbatim. An abductive thematic analysis was conducted to generate new ideas through a dynamic interaction between data and theory. RESULTS: Three stroke survivors (n=2, 67%, women and n=1, 33%, man), with a mean age of 58.8 (SD 19.4) years, and 2 physiotherapists participated in the study. Five major determinants of VirTele use emerged from the qualitative analyses, namely technology performance (usefulness and perception of exergames), effort (ease of use), family support (encouragement), facilitators (considerations of the stroke survivors' safety as well as trust and understanding of instructions), and challenges (miscommunication and exergame limits). During the VirTele intervention, both clinicians used motivational and behavioral techniques to support autonomy, competence, and connectivity. All these attributes were reflected as empowerment indicators in the stroke survivors. Lessons learned from using telerehabilitation combined with exergames are provided, which will be relevant to other researchers and contexts. CONCLUSIONS: This multiple case study provides a first glimpse into the impact that motivational interviewing can have on adherence to exergames and changes in behavior in the use of the affected UE in stroke survivors. Lessons learned regarding the supportive role caregivers play and the new responsibilities clinicians have when using the VirTele intervention may inform the use of exergames via telerehabilitation. These lessons will also serve as a model to guide the implementation of similar interventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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