Realidade virtual no equilíbrio de pacientes com paralisia cerebral: meta-análise
Notice bibliographique
Résumé
Introdução. Em crianças com paralisia cerebral (PC), o déficit de equilíbrio aumenta o risco de quedas, afetando o desempenho das atividades da vida diária, mobilidade e participação. Assim, uma proposta de intervenção, a realidade virtual (RV) utiliza exercícios repetitivos e atrativos, com tarefas que visam ganho de equilíbrio, dentre outras funções, que irão possibilitar uma melhor performance. Objetivo. Realizar uma revisão sistemática com meta-análise, investigando os efeitos da RV no equilíbrio de indivíduos diagnosticados com PC. Método. Foram realizadas buscas nas bases Medline, Lilacs, SciELO e PEDro, selecionando ensaios clínicos que abordassem a RV como intervenção fisioterapêutica no equilíbrio de pacientes com PC. A qualidade metodológica dos estudos foi avaliada pela escala PEDro. Para a meta-análise, foi utilizado o programa Comprehensive Meta-Analysis, Versão 3.0. Resultados. Nove estudos foram incluídos na presente revisão. De forma geral, o treino de RV mostrou-se eficaz na melhora do equilíbrio de indivíduos com PC (SMD 0,84; IC95% 0,35 a 1,33; I2=7%; p<0.01). Além disso, na análise de subgrupos em relação ao tipo de grupo controle, o treino de RV se mostrou superior tanto quando comparado à nenhuma intervenção, quanto quando comparado a outras intervenções (SMD 0,74; IC95% 0,13 a 1,36; p<0,05; SMD 1,01; IC95% 0,19 a 1,84; p<0,05, respectivamente). Conclusão: O treino de RV é superior para melhorar o equilíbrio de indivíduos com PC, tanto quando comparado a nenhuma intervenção, como quando comparado a outro tipo de intervenção e deve, dessa forma, ser considerado durante a reabilitação dessa população.
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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 | 0,019 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».