Telerehabilitation for Children and Youth with Developmental Disabilities and Their Families: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the level of evidence for the effectiveness of telerehabilitation against comparison interventions in improving child- and parent-related outcomes in children and youth with developmental disabilities. METHOD: A systematic approach, comprised of a comprehensive search; transparent study selection, data extraction, quality assessment by independent reviewers; and synthesis of sufficiently similar data (per diagnostic group, health profession, and overall level of evidence for each outcome) was undertaken. RESULTS: Fifty-five studies (29 randomized trials) were included across six diagnostic groups and ten health professions. Common telerehabilitation targets varied across diagnostic groups and included motor function, behavior, language, and parental self-efficacy. Telerehabilitation was found to be either more effective or as effective versus comparison intervention in improving 46.9% or 53.1% of outcomes, respectively. It was never found to be detrimental or less effective. Strong to moderate, limited, and insufficient levels of evidence were found for 36.5%, 24.5%, and 38.6% of the outcomes, respectively. CONCLUSION: There is sufficient evidence suggesting that telerehabilitation is a promising alternative when face-to-face care is limited. It is comparable to usual care and is more effective than no treatment. Blending in-person and telerehabilitation approaches could be beneficial for the post-pandemic future of rehabilitation in pediatric care.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».