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Enregistrement W4317899396 · doi:10.1186/s12984-023-01124-9

Effect of mobile application types on stroke rehabilitation: a systematic review

2023· review· en· W4317899396 sur OpenAlexaffabout
Stephen G. Szeto, Hoyee Wan, Mohammad Alavinia, Sean P. Dukelow, Heather MacNeill

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of CalgaryToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)RehabilitationPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyAphasiaQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialActivities of daily livingPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stroke is a significant contributor of worldwide disability and morbidity with substantial economic consequences. Rehabilitation is a vital component of stroke recovery, but inpatient stroke rehabilitation programs can struggle to meet the recommended hours of therapy per day outlined by the Canadian Stroke Best Practices and American Heart Association. Mobile applications (apps) are an emerging technology which may help bridge this deficit, however this area is understudied. The purpose of this study is to review the effect of mobile apps for stroke rehabilitation on stroke impairments and functional outcomes. Specifically, this paper will delve into the impact of varying mobile app types on stroke rehabilitation. METHODS: This systematic review included 29 studies: 11 randomized control trials and 18 quasi-experimental studies. Data extrapolation mapped 5 mobile app types (therapy apps, education apps, rehab videos, reminders, and a combination of rehab videos with reminders) to stroke deficits (motor paresis, aphasia, neglect), adherence to exercise, activities of daily living (ADLs), quality of life, secondary stroke prevention, and depression and anxiety. RESULTS: There were multiple studies supporting the use of therapy apps for motor paresis or aphasia, rehab videos for exercise adherence, and reminders for exercise adherence. For permutations involving other app types with stroke deficits or functional outcomes (adherence to exercise, ADLs, quality of life, secondary stroke prevention, depression and anxiety), the results were either non-significant or limited by a paucity of studies. CONCLUSION: Mobile apps demonstrate potential to assist with stroke recovery and augment face to face rehabilitation, however, development of a mobile app should be carefully planned when targeting specific stroke deficits or functional outcomes. This study found that mobile app types which mimicked principles of effective face-to-face therapy (massed practice, task-specific practice, goal-oriented practice, multisensory stimulation, rhythmic cueing, feedback, social interaction, and constraint-induced therapy) and education (interactivity, feedback, repetition, practice exercises, social learning) had the greatest benefits. Protocol registration PROPSERO (ID CRD42021186534). Registered 21 February 2021.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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