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Enregistrement W4410849439 · doi:10.2196/69562

Efficacy of Motion-Sensing Game–Assisted Pulmonary Rehabilitation in Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials

2025· review· en· W4410849439 sur OpenAlexvenueno aff
Cuirong Hu, Shu Zhu, Guilan Cheng

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochrane LibraryMedicinePulmonary rehabilitationPhysical therapyRandomized controlled trialMeta-analysisSystematic reviewCOPDRehabilitationMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: While motion-sensing game (MSG) platforms provide immersive, real-time feedback environments for rehabilitation, research findings on their effectiveness in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) pulmonary rehabilitation remain heterogeneous. Objective: This study aims to systematically evaluate the efficacy of MSG-assisted pulmonary rehabilitation for patients with COPD. Methods: This meta-analysis was conducted in accordance with the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions and the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 statement. Eight electronic databases (PubMed, Cochrane Library, Embase, CINAHL, Web of Science, Scopus, China National Knowledge Infrastructure, and Wanfang) were systematically searched from inception to March 2025. Randomized controlled trials (RCTs) comparing MSG-assisted versus conventional pulmonary rehabilitation in patients with COPD were included. Data analysis was performed using Review Manager 5.3 (Cochrane Collaboration) and Stata 17 (StataCorp LLC). Mean differences (MDs) and odds ratios (ORs) with 95% CIs were calculated. Risk of bias was assessed using the revised Cochrane Risk of Bias tool (Cochrane Collaboration), and evidence quality was evaluated using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) approach. Results: Analysis of 12 RCTs (n=776) demonstrated that MSG-assisted pulmonary rehabilitation, compared with conventional pulmonary rehabilitation, significantly improved 6-Minute Walk Distance (MD 23.23, 95% CI 14.47-31.99; P<.001), upper limb strength via 30-Second Arm Curl Test (MD 1.83, 95% CI 0.63-3.03; P=.003), balance performance (Balance Evaluation Systems Test; MD 2.34, 95% CI 1.52-3.17; P<.001), and exercise adherence (OR 3.00, 95% CI 1.38-6.52; P=.005). Additionally, significant improvements were observed in dyspnea severity (MD -0.25, 95% CI -0.48 to -0.02; P=.03), health-related quality of life (MD -6.00, 95% CI -10.96 to -1.04; P=.02), and psychological outcomes including anxiety (MD -2.41, 95% CI -3.42 to -1.39; P<.001) and depression (MD -1.40, 95% CI -2.69 to -0.42; P=.03). The overall methodological quality of the included studies was suboptimal with most evidence rated as "low" or "very low" quality. Conclusions: MSG-assisted pulmonary rehabilitation demonstrates significant improvements in exercise capacity, respiratory symptoms, quality of life, and psychological well-being among patients with COPD. Despite potential benefits, the predominance of low-quality evidence highlights the necessity for risk-benefit assessment before clinical implementation. Future research priorities should include larger, methodologically rigorous RCTs, standardized intervention protocols, investigation of sustained therapeutic effects, and cost-effectiveness analyses to establish definitive evidence for optimal implementation of gaming technology in pulmonary rehabilitation programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0630,012
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
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'admission1
Résumé présentoui

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