Effectiveness of online wheelchair mobility and transfer training on the occupational performance in people with spinal cord injuries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Online training for the rehabilitation of People with Spinal Cord injuries (PwSCI) is necessary. Various environmental barriers create challenges in transferring and transporting these individuals out of the home to participate in face-to-face interventions. Furthermore, these challenges were exacerbated by the COVID-19 pandemic in the past.Study Design: A single-blind randomized controlled trial.Objectives This research aims to investigate the effectiveness of online wheelchair mobility and transfer training, on the level of performance and satisfaction in PwSCI.Setting: SCI associations and hospitals and clinical centers.Methods The PwSCI were randomly divided into an online training group (OTG) and a control group (CG). The OTG received online training during 5 group sessions for five weeks. The results were analyzed to compare changes in occupational performance level and satisfaction after the intervention, and one month later.Results 37 (CG = 18 and OTG = 19) out of 49 participants completed the 5-week intervention and follow-up assessments. The average age of participants in the CG was 35.0 years, and the OTG was 33.7 years. We found a significant increase in performance (p < 0.001) and satisfaction (p < 0.001) within the OTG during the pre-post assessment. There were also significant differences in performance (p < 0.026) and satisfaction (p < 0.015) between groups.Conclusion The results showed that online wheelchair mobility and transfer training can be a suitable method for telerehabilitation and training PwSCI.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».