Systematic review of the effectiveness of innovative, gamified interventions for cognitive training in paediatric acquired brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Effectiveness of innovative, gamified interventions (i.e., Augmented Reality, Computer-Based Cognitive Retraining [CBCR], and Virtual Reality [VR] in conjunction with a Serious Game) for cognitive training in paediatric ABI was evaluated. Studies were identified on PsycINFO, PubMed and Scopus; last searched 4 January 2022. Eligibility criteria were participants diagnosed with ABI and aged ≤ 18 years, experimental intervention to train cognition, cognition assessed pre- and post-intervention at: (1) The level of function, or (2) The level of activity, and written in English. ROB 2 and ROBINS-I were utilised to assess risk of bias. Extracted study characteristics were methods, participants, interventions, outcomes, and results. Seven studies were included, comprising six CBCR studies and one VR study, with 182 participants. Following CBCR: (1) Improvements were observed in several cognitive functions, but there was inconsistent evidence; (2) Improvements were reported in attention and executive functions (EF) at home and at school. Following VR: (1) Improvements were observed in attention and EF; (2) Not evaluated. Due to the small number of included studies with (relatively) small and heterogeneous samples, only a cautious interpretation of the evidence was provided. There is a need for carefully designed studies with more attention to inter-individual differences and generalisation to daily life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».