Identification and description of telerehabilitation assessments for individuals with neurological conditions: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The clinical adoption of telerehabilitation accelerated rapidly over the last few years, creating opportunities for clinicians and researchers to explore the use of digital technologies and telerehabilitation in the assessment of deficits related to neurological conditions. The objectives of this scoping review were to identify outcome measures used to remotely assess the motor function and participation in people with neurological conditions and report, when available, the psychometric data of these remote outcome measures. Methods: MEDLINE (Ovid), CINAHL, PubMed, PsychINFO, EMBASE, and Cochrane databases were searched between December 13, 2020, and January 4, 2021, for studies investigating the use of remote assessments to evaluate motor function and participation in people with neurological conditions. An updated search was completed on May 9, 2022, using the same databases and search terms. Two reviewers independently screened each title and abstract, followed by full-text screening. Data extraction was completed using a pre-piloted data extraction sheet where outcome measures were reported as per the International Classification of Functioning, Disability and Health. Results: Fifty studies were included in this review. Eighteen studies targeted outcomes related to body structures and 32 targeted those related to activity limitation and participation restriction. Seventeen studies reported psychometric data; of these, most included reliability and validity data. Conclusion: Clinical assessments of motor function of people living with neurological conditions can be completed in a telerehabilitation or remote context using validated and reliable remote assessment measures.
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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 | 0,015 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».