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Enregistrement W4312326333 · doi:10.2196/35757

Shoulder Rehabilitation Exercises With Kinematic Biofeedback After Arthroscopic Rotator Cuff Repair: Protocol for a New Integrated Rehabilitation Program

2022· article· en· W4312326333 sur OpenAlexvenueno aff
I. Parel, Valeria Candoli, M.V. Filippi, Antonio Padolino, Giovanni Merolla, Stefano Sanniti, Riccardo Galassi, Paolo Paladini, Andrea Giovanni Cutti

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIstituto Nazionale per l'Assicurazione Contro Gli Infortuni sul Lavoro
Mots-clésRehabilitationScapulaRotator cuffMedicinePhysical medicine and rehabilitationBiofeedbackPhysical therapyHumerusSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The recovery of scapular and humeral physiological kinematic parameters, as well as the sensorimotor control of movement, plays a primary role in the rehabilitation process after arthroscopic rotator cuff repair. A highly customized rehabilitation approach is required to achieve this aim. Biofeedback can be a useful tool, but there is poor evidence of its application in the rehabilitation after arthroscopic rotator cuff tear repair. OBJECTIVE: The aim of this paper is to outline an innovative exercise-based rehabilitation program exploiting visual biofeedback for the recovery of patients arthroscopically treated for rotator cuff repair. METHODS: For establishment of the innovative program, a multidisciplinary team involving experts in shoulder surgery, rehabilitation medicine, physical therapy, and biomedical and clinical engineering was formed. Starting from a conventional rehabilitation program, the team selected a set of exercises to be integrated with a biofeedback tool, named the INAIL (National Institute for Insurance against Accidents at Work) Shoulder and Elbow Outpatient program (ISEO program). ISEO is a motion analysis system based on inertial wearable sensors positioned over the thorax, scapula, humerus, and forearm. ISEO can return a visual biofeedback of humerus and scapula angles over time or of the scapula-humeral coordination, with possible overlap of patient-specific or asymptomatic reference values. A set of 12 progressive exercises was defined, divided into four groups based on humerus and scapula movements. Each group comprises 2-4 of the 12 exercises with an increasing level of complexity. Exercises can require the use of a ball, stick, rubber band, and/or towel. For each exercise, we present the starting position of the patient, the modality of execution, and the target position, together with notes about the critical factors to observe. The type of visual biofeedback to adopt is specified, such as the coordination between angles or the variation of a single angle over time. To guide the therapist in customizing the patient's rehabilitation program, a list of operative guidelines is provided. RESULTS: We describe various applications of the ISEO exercise program in terms of frequency and intensity. CONCLUSIONS: An innovative rehabilitation program to restore scapular and humeral kinematics after rotator cuff repair based on kinematic biofeedback is presented. Biofeedback is expected to increase patient awareness and self-correction under therapist supervision. Randomized controlled trials are needed to investigate the potential effect of the exercise-based biofeedback in comparison with conventional rehabilitation programs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35757.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,404 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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