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Enregistrement W4404468571 · doi:10.2196/47754

Effectiveness of Game-Based Training of Selective Voluntary Motor Control in Children With Upper Motor Neuron Lesions: Randomized Multiple Baseline Design Study

2024· article· en· W4404468571 sur OpenAlexvenueno aff
Annina Fahr, Andrina Kläy, Larissa S Coka, Hubertus J. A. van Hedel

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésNeurorehabilitationCerebral palsyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyRehabilitationIntervention (counseling)Randomized controlled trialPsychological interventionPsychologyMultiple baseline designMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Selective voluntary motor control (SVMC) is the ability to control joint movements independently. Impairments in SVMC can affect functional activities, but only a few interventions directly target SVMC. Therefore, we developed a game-based intervention for children with upper motor neuron lesions to improve SVMC. The intervention trained selective activation of a muscle or joint movement while providing immediate feedback about involuntarily occurring muscle activations or movements in another joint. The intervention was provided in a playful manner with a custom-made game environment and a technology-based interface to capture muscle activation or joint movements. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the effectiveness of this game-based intervention and explore treatment response-related factors in children with impaired SVMC undergoing inpatient neurorehabilitation. METHODS: We conducted a single-case research study with a randomized, nonconcurrent, multiple baseline design. The study consisted of a random-length baseline phase where no SVMC-specific intervention was provided and an intervention phase with additional SVMC training. Concurrently in both phases, children attended their individual multimodal rehabilitation program at our clinic, Swiss Children's Rehab. During the intervention phase, participants completed ten 45-minute sessions with our game-based SVMC training. SVMC was measured repeatedly throughout both phases and at the 3-month follow-up with a short custom-made assessment. RESULTS: Eighteen children with reduced SVMC from upper motor neuron lesions participated in the study. The mean age of the children was 12.7 (SD 2.9) years, and they mostly had spastic cerebral palsy. A linear mixed-effects model revealed a significant trend (P<.001) for improved SVMC already in the baseline phase. This trend did not change significantly (P=.15) when the game-based SVMC training was introduced in the intervention phase, suggesting no additional improvements due to the SVMC training. Although we could not find an overall treatment effect, we could explain 89.4% of the total random variation of the treatment effect by patient and therapy characteristics. Children with spasticity in the trained movement (20.1%), and those who trained the more affected side (23.5%) benefited most from the intervention. At the 3-month follow-up, SVMC had deteriorated compared to the end of the intervention but was still better than at the beginning of the study. CONCLUSIONS: The regular concomitant rehabilitation program already yielded improvements in SVMC, while the game-based SVMC training showed no additional effects. Although the intervention did not show a group effect, we could identify patient and therapy characteristics that determine who is likely to profit from the intervention. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00025184; https://tinyurl.com/msnkek9b.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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