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Enregistrement W4410286822 · doi:10.3390/app15105340

Digital Health Technology for Stroke Rehabilitation in Canada: A Scoping Review

2025· review· en· W4410286822 sur OpenAlexaffabout
Mahsa Kheirollahzadeh, Pooria Sarvghadi, Sarah Azizkhani, Jasem Bani Hani, Caroline Monnin, Mohamed-Amine Choukou

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Digital Health Technology (DHT) is an emerging method for stroke rehabilitation that could potentially be very effective in solving different problems in the therapeutic process. This study aims to explore the use of DHT for stroke rehabilitation in Canada, providing insights into how current technologies have been implemented and identifying gaps to inform future decision-making in clinical, research, and policy settings in the Canadian setting. (2) Methods: We followed the Arksey and O’Malley framework for scoping reviews. The original search was created in Medline (Ovid) and translated to PsycINFO (Ovid), Scopus, and CINAHL with Full Text (EBSCOhost). To locate grey literature, we searched Canadian Theses and Google. The search yielded 163 articles, of which we included 14 (8.6%) in the review. (3) Results: Fourteen studies published between 2010 and 2022 in Canada varied in design: 4 qualitative (28.6%), 4 randomized clinical trials (RCTs) (28.6%), 2 mixed methods (14.3%), and other types. The main goals included assessing intervention effectiveness (35.7%), client (28.6%) and clinician (28.6%) perceptions of technology, and feasibility (21.5%). Most studies focused on upper extremity (UE) function (85.71%), with some addressing walking speed (7.1%) and sitting balance (7.1%). Research mainly targeted the chronic phase of stroke (64.3%). Studies were conducted in home (50%) and institutional settings (42.9%). Technologies included sensors (50%), virtual reality (VR) (42.9%), games (28.6%), telerehabilitation (28.6%), and robots (14.3%). (4) Conclusions: This scoping review offers key insights into the use of DHTs for stroke rehabilitation in Canada, highlighting the types of technologies, their effectiveness, and the facilitators and barriers to adoption. These technologies show promise in improving patient outcomes, and their integration into Canadian healthcare systems presents a significant opportunity to enhance stroke rehabilitation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0320,056
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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