Effectiveness of Active Video Games Used to Augment Physical Therapy for Improving Gross Motor Outcomes of Children with Cerebral Palsy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background:Active video games may be beneficial for improving gross motor outcomes when used to augment traditional physical therapy for children and youth with cerebral palsy (CP). However, their effectiveness for improving gross motor outcomes is unclear. The purpose of this systematic review and meta-analysis was to determine the effectiveness of active video game interventions combined with physical therapy compared to physical therapy alone for improving gross motor outcomes for children with CP. Materials and Methods:MEDLINE, CINAHL, Scopus, EMBASE (Ovid), PsycINFO, and SPORTDiscus databases were searched for relevant literature published prior to January 27, 2023. Eligible studies (a) were published in English, (b) used a randomized study design comparing active video games plus physical therapy to physical therapy alone, (c) included children and/or adolescents with CP (aged 5–18 years), and (d) measured gross motor outcomes. Included articles were assessed for bias (Cochrane risk-of-bias tool—version 2) (RoB-2), outcomes across studies were evaluated for evidence certainty using Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE), and meta-analyses were conducted on outcomes when at least two studies used the same outcome measure. Results:Twelve articles met the inclusion criteria. Very low certainty evidence supported the use of active video games as an augmentative intervention for improving gross motor function (Z = 3.33; P < 0.001). Meta-analyses focused on other gross motor outcomes (i.e., balance and walking speed/distance) were not statistically significant. Conclusion:Active video games may be beneficial in combination with regular physical therapy for improving gross motor function. However, current evidence is weak, and high-quality research is required.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».