Managing challenging behaviours in adults with traumatic brain injury: A scoping review of technology-based interventions
Notice bibliographique
Résumé
Challenging behaviours are one of the most serious sequelae after a traumatic brain injury (TBI). These chronic behaviours must be managed to reduce the associated burden for caregivers, and people with TBI. Though technology-based interventions have shown potential for managing challenging behaviours, no review has synthesised evidence of technology aided behaviour management in the TBI population. The objective of this scoping review was to explore what technology-based interventions are being used to manage challenging behaviours in people with TBI. Two independent reviewers analysed 3505 studies conducted between 2000 and 2023. Studies were selected from five databases using search strategies developed in collaboration with a university librarian. Sixteen studies were selected. Most studies used biofeedback and mobile applications, primarily targeting emotional dysregulation. These technologies were tested in a variety of settings. Two interventions involved both people with TBI and their family caregivers. This review found that technology-based interventions have the potential to support behavioural management, though research and technology development is at an early stage. Future research is needed to further develop technology-based interventions that target diverse challenging behaviours, and to document their effectiveness and acceptability for use by people with TBI and their families.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| 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 ».