Virtual Reality–Assisted Rehabilitation for Patients Undergoing Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to assess the effectiveness of virtual reality-assisted rehabilitation in postoperative rehabilitation after total knee arthroplasty). DESIGN: This is a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials evaluating virtual reality-assisted rehabilitation in patients who have undergone total knee arthroplasty. The literature search included multiple databases, including PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane, Scopus, PsycINFO, PEDro, CNKI, and Wanfang, with the final search date being May 20, 2024. RESULTS: Virtual reality-assisted rehabilitation for patients undergoing total knee arthroplasty showed lower Visual Analog Scale pain scores, better Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index scores, improved Hospital for Special Surgery scores, shorter Timed Up and Go times, higher Berg Balance Scale scores, and greater knee range of motion than those of the control group. CONCLUSIONS: Virtual reality-assisted rehabilitation effectively reduced postsurgical pain and enhanced the recovery of function, mobility, balance, and range of motion in patients undergoing total knee arthroplasty. Integrating virtual reality-assisted rehabilitation into standard rehabilitation programs can optimize the outcomes of patients undergoing total knee arthroplasty.PROSPERO Registration: CRD42024596255.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».