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Enregistrement W4308649685 · doi:10.2196/38972

The Effects of Virtual Reality Training on Balance, Gross Motor Function, and Daily Living Ability in Children With Cerebral Palsy: Systematic Review and Meta-analysis

2022· review· en· W4308649685 sur OpenAlexvenueno aff
Cong Liu, Xing Wang, Rao Chen, Jie Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyGross motor skillCochrane LibraryBalance (ability)Randomized controlled trialMeta-analysisPhysical therapyVirtual realityStrictly standardized mean differenceRehabilitationGross Motor Function Classification SystemMedicinePhysical medicine and rehabilitationMEDLINEActivities of daily livingMotor skillSurgeryInternal medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing number of children with cerebral palsy (CP) has a serious impact on individuals, families, and society. As a new technology, virtual reality (VR) has been used in the rehabilitation of children with CP. OBJECTIVE: This study aimed to systematically evaluate the effect of VR training on balance, gross motor function, and daily living ability in children with CP. METHODS: PubMed, Embase, The Cochrane Library, Web of Science, and China National Knowledge Infrastructure databases were searched by computer, with the search period being from the establishment of each database to December 25, 2021, to collect randomized controlled trials (RCTs) on the effects of VR training on balance, gross motor function, and daily living ability in children with CP. The Cochrane risk of bias assessment tool was used to conduct quality assessment on the included literature, and RevMan software (version 5.3) was used to analyze data. RESULTS: A total of 16 articles were included, involving 513 children with CP. VR training can improve the balance function (Pediatric Balance Scale: mean difference 2.06, 95% CI 1.15-2.97; P<.001; Berg Balance Scale: mean difference 3.66, 95% CI 0.29-7.02; P=.03) and gross motor function (standardized mean difference [SMD] 0.60, 95% CI 0.34-0.87; P<.001) of children with CP. However, there is still certain disagreement on the impact on daily living ability (SMD 0.37, 95% CI -0.04 to 0.78; P=.08); after removing the source literature with heterogeneity, VR training can improve the daily living ability of children with CP (SMD 0.55, 95% CI 0.30-0.81; P<.001). CONCLUSIONS: VR training can significantly improve the balance function and gross motor function of children with CP, but the effect on the daily living ability of children with CP remains controversial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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