Effectiveness of technology-based stroke interventions to improve upper limb functioning in low- and middle-income countries: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is one of the leading causes of disability worldwide, with low- and middle- income countries (LMICs) representing 69% of stroke incidence. Technology-based interventions offer potential for improving motor function and rehabilitation adherence; however, their impact in LMICs remains unknown. OBJECTIVE: To measure the efficacy of technological interventions compared to conventional physical rehabilitation in improving post- stroke upper limb motor function in LMICs. METHODS: We conducted a systematic review (PROSPERO registration: CRD42020213333) of randomized clinical trials (RCTs) from PubMed, Global Index Medicus, and Physiotherapy Evidence Databases. Studies included stroke survivors receiving technological interventions for upper limb rehabilitation. Effectiveness outcomes included upper limb motor function, performance for activities of daily living, and quality of life. A meta-analysis was performed using mean differences (MD) and 95% confidence intervals (95% CI). Risk of bias was assessed using the Cochrane Collaboration tool for RCTs. RESULTS: Fifty studies were included after the screening phase, comprising a total of 2646 participants. Nine technological interventions were evaluated, including: virtual reality (40%), robotics (22%), telerehabilitation (10%), among others. Meta-analysis showed significant effect of immersive virtual reality on upper limb function using the Fugl-Meyer Scale (MD 5.65; 95% CI 4.88 to 6.43) and on daily activity performance using the Functional Independence Measure (MD 4,82; 95% CI 2,45-7,19). A significant difference was also found between telerehabilitation and conventional therapy using the modified Barthel index (MD of 3.28; 95% CI 0.86 to 5.70). CONCLUSIONS: Immersive virtual reality and telerehabilitation are effective interventions compared to conventional rehabilitation in LMICs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».