Biomedical Technologies for Neurological Rehabilitation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurological disorders significantly contribute to global disability, affecting motor, cognitive, and sensory functions. Traditional rehabilitation approaches have limitations in accessibility and intensity, necessitating the integration of biomedical technologies to enhance recovery and daily functioning. Assistive and rehabilitative technologies, including wearable devices, robotic systems, neuromuscular stimulation, and virtual reality, have demonstrated potential in compensating for impairments and improving quality of life. This review provides a comprehensive analysis of biomedical innovations targeting common neurological deficits, offering insights into their applicability across different impairments. Objective: This systematic review evaluates biomedical technologies used for rehabilitation and compensation of neurological impairments, focusing on their effectiveness in improving mobility, cognition, and sensory function. Methods: A systematic literature search was conducted in PubMed, Embase, CINAHL, and Scopus, covering studies published between 2009 and 2020. Two independent searches identified neurological impairments and relevant biomedical technologies. Inclusion criteria were studies on adults with neurological deficits, investigating technological interventions for rehabilitation or compensation. The Newcastle-Ottawa Scale and PEDro scale were used for quality assessment, while the Cochrane Risk of Bias tool evaluated potential study bias. Results: The review identified 53 neurological impairments, categorized as motor (n=20), cognitive/behavioral (n=15), sensory (n=9), and uncategorized (n=9). The most prevalent impairments included memory loss (n=14), attention deficits (n=9), executive dysfunction (n=10), gait abnormalities (n=7), paralysis/paresis (n=8), hypertonia (n=5), dystonia (n=5), and visual (n=8) or hearing impairments (n=4). A total of 22 biomedical technologies were identified, including brain-computer interfaces, exoskeletons, electrical stimulation, virtual reality, augmented reality, robotic devices, feedback systems, and assistive tools such as GPS locators and prompting systems. Conclusion: Biomedical technologies offer significant potential in neurological rehabilitation by enhancing functional recovery and daily independence. Their effectiveness is influenced by patient-specific needs, environmental contexts, and technology usability. Future research should focus on optimizing these innovations for broader clinical application and long-term efficacy.
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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 | 0,007 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».