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Enregistrement W4387215894 · doi:10.2196/48022

Effectiveness of a 5-Week Virtual Reality Telerehabilitation Program for Children With Duchenne and Becker Muscular Dystrophy: Prospective Quasi-Experimental Study

2023· article· en· W4387215894 sur OpenAlexvenueno aff
María Rosa Baeza-Barragán, María Teresa Labajos Manzanares, Mercedes Cristina Amaya-Álvarez, Fabián Morales Vega, J Ruiz, Rocío Martín‐Valero

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Málaga
Mots-clésTelerehabilitationDuchenne muscular dystrophyPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Muscular dystrophyCerebral palsyProspective cohort studyTelemedicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Duchenne and Becker muscular dystrophy (from now "DMD" and "BMD" respectively) are the neuromuscular diseases with the most significant involvement in children. It affects dystrophin production, reducing the patient's mobility and quality of life. New technologies have become part of physical therapy in DMD and BMD. During the COVID-19 pandemic, telerehabilitation through virtual reality-based games could help these children to keep their abilities. OBJECTIVE: The purpose of this study is to know if the use of the virtual platform in a multimodal intervention program achieves changes in the results obtained in the six-minute walk test in children affected by DMD and BMD. To estimate the difference in mobility in patients with DMD and BMD, as measured with the six-minute walking test (6MWT), between 10 conventional and telerehabilitation treatment sessions. As secondary objectives, measuring other specific motor scales was proposed to see whether these had changed after receiving the 10 defined sessions. METHODS: Descriptive, open, quasi-experimental study with prospective A-B (control-intervention) design. Sample size of twelve participants who fulfilled the control criteria followed the program for five weeks, up to 10 telerehabilitation sessions. During the sessions, the participants used virtual reality glasses to train for the treatment goals. All sessions were in person, and participants were assessed before and after the intervention. Analysis was performed using R (R Core Team (2022) according to the different functional assessments performed for each test. RESULTS: The participants showed a 19.55 m increase in the 6MWT scale. The motor function was also kept stable according to other scales used to assess it. North Start result were kept stable in both treatments (P value = .199). Furthermore, Time up and go test was shorter in 0.1 seconds in telerehabilitation time and Motor Function Measure in all of the 3 dimensions shown no significant differences with a P value = .084. Finally, Infant effort (EPInfant) shown that during the training the fatigue increased in the middle and decreased by the end but the perception throughout the sessions, was lower even though the exercise intensity increased. CONCLUSIONS: There is no difference between a conventional and telerehabilitation treatment, so the telerehabilitation tool could be used without harming this type of children, facilitating their access to therapies and stimulating learning to maintain their functional capacity. Telerehabilitation may helpful maintain motor function in children with DMD and BMD. The learning effect helped to reduce the feeling of fatigue in children during the program. CLINICALTRIAL: This trial has the approval of the Andalucía Ethics Committee with PEIBA code 0107-N-20. The results of the research will be disseminated by the investigators to peer-reviewed journals. Trial registration no. NCT03879304.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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