Does prism adaptation treatment reduce spatial neglect and improve function?
Notice bibliographique
Résumé
The potential of using prism adaptation for treating spatial neglect (SN) was questioned when recent meta-analyses found inconsistent evidence. However, analyses of clinical datasets support the use of prism adaptation treatment (PAT) in reducing SN and improving function. The main objective of this review is to evaluate the current state of the evidence of PAT therapeutic effects, identify knowledge gaps, and make suggestions to guide further research and support clinical decision-making. We used the framework of the National Institutes of Health (NIH) Stage Model for Behavioral Intervention Development which provides guidance on best practices for developing effective behavioral interventions that can be implemented in real-world settings. This model emphasizes the interplay between mechanisms underlying therapeutic effects ("who" should receive the treatment and "how" best does it work?) and considerations of adaptability and feasibility in real-world settings. The present critical review led to the following conclusion: the use of the NIH Stage Model reveals the heterogeneity of PAT studies and challenges in advancing PAT as an effective intervention. The key mechanisms such as prism strength, treatment intensity, arm visibility and activities during treatment, and evaluation methods lack consensus. Therefore, clinical research teams must continue to collect evidence to determine critical mechanisms and the optimal protocol. Further research identifying the optimal PAT protocol is needed before another meta-analysis on PAT's clinical efficacy should be conducted again.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».