Adverse events associated with the delivery of telerehabilitation: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to map the existing research on adverse events during the delivery of telerehabilitation. INTRODUCTION: Telerehabilitation, a subset of telemedicine, has gained traction during the COVID-19 pandemic as a means to deliver rehabilitation services remotely. However, there exists a research gap as there has yet to be any scoping review, systematic review, or meta-analysis published to identify and summarize the current primary research on adverse events related to telerehabilitation as a whole. It is important to understand how adverse events, such as falls during physiotherapy or aspiration pneumonia during speech language pathology sessions, are associated with telerehabilitation delivery. This will help to identify key limitations for optimizing telerehabilitation delivery by allowing for the development of key risk-mitigation measures and quality indicators. It can also help improve the uptake of telerehabilitation among clinicians and patients. This review aims to fill this research gap by conducting a search of published literature on adverse events in telerehabilitation. Anticipated key findings of this scoping review include identifying the characteristics and frequencies of adverse events during telerehabilitation, the patient populations and types of telerehabilitation associated with the most adverse events, and the quality of reporting of adverse events. METHODS: The review follows the Joanna Briggs Institute (JBI) methodological framework and adheres to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines. The review protocol has been registered and published on Open Science Framework. A comprehensive search strategy was implemented across multiple databases (MEDLINE ALL, EMBASE, APA PsycINFO, CENTRAL, and CINAHL). All stages (screening, extraction, and synthesis) will be conducted in duplicate and independently, with data extraction following the TIDieR framework, along with authors, year of publication (before or after COVID), population and sample size, and specific mode/s of telerehabilitation delivery. For synthesis, data will be summarized quantitatively using numerical counts and qualitatively via content analysis. The data will be grouped by intervention type and by type of adverse event. INCLUSION CRITERIA: This scoping review will include qualitative and quantitative studies published between 2013 and 2023, written in English, and conducted in any geographic area. All modes of telerehabilitation delivery (asynchronous, synchronous, or hybrid) will be included. Systematic reviews, meta-analyses, commentaries, protocols, opinion pieces, conference abstracts, and case series with fewer than five participants will be excluded.
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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 | 0,108 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,013 |
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 ».