The Telemedicine-Based Pediatric Examination of the Back and Lower Limbs: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Constantinos Dean Noutsios,1 Virginie Boisvert-Plante,1 Erika Laberge,2 Jordi Perez,3,4 Pablo Ingelmo2,4,5 1Faculty of Medicine, McGill University, Montreal, QC, Canada; 2Edward’s Family Interdisciplinary Centre for Pediatric Complex Pain, Montreal Children’s Hospital (McGill University Health Centre), Montreal, QC, Canada; 3Alan Edwards Pain Management Unit, Montreal General Hospital (McGill University Health Centre), Montreal, QC, Canada; 4Alan Edwards Centre for Pain Research, McGill University, Montreal, QC, Canada; 5Research Institute, McGill University Health Centre, Montreal, QC, CanadaCorrespondence: Pablo Ingelmo Email pablo.ingelmo@mcgill.caAbstract: The COVID-19 pandemic has accelerated the transition to virtual healthcare while also prompting an abundance of new literature highlighting telemedicine’s capabilities and limitations for various medical applications, notably musculoskeletal examinations. Telemedicine provides an opportunity to deliver timely patient- and family-centred care while maintaining physical distancing and improving access to remote communities. This review aims to narrate the current state of the literature on telemedicine applied in the context of a musculoskeletal examination for children aged 3 to 18 years. The PubMed and ScienceDirect databases were searched for relevant articles from January 2015 to August 2021 using a combination of keywords and nested searches. The general examination components relevant to the back and lumbosacral spine, hip, knee, ankle/foot, and gait are described. These components include inspection, palpation, range of motion, motor, and sensory examination as well as special testing. There is general feasibility, validity, and substantial reliability in performing most examination components, and primary diagnoses established virtually were found to be either the same or similar in the vast majority of cases. Despite the current literature focusing mainly on adult populations, we describe how each aspect of the exam can be reliably incorporated into a virtual appointment specific to the pediatric population. Currently available smartphone-based applications that measure joint range of motion were generally found to have high reliability and validity. Caregivers are needed for most of the consultation, especially in younger children, but select physical exam maneuvers can be self-performed by older children and adolescents alone. By providing an overview of the available smartphone tools as well as the reliability and validity of remote assessments, this review not only establishes a foundation for a structured pediatric musculoskeletal examination, but also aims to increase providers’ confidence in incorporating telemedicine into their practice.Keywords: telehealth, telemedicine, eHealth, pediatric, musculoskeletal, evaluation
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».