Identification and description of telerehabilitation assessments for individuals with neurological conditions: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle