Quality participation in technology-mediated exercise interventions in chronic neurological conditions: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background Technology tools offer an innovative approach to delivering exercise interventions for people with chronic neurological conditions (CNCs), with beneficial effects on patient outcomes. .Objective To determine the extent to which technology-mediated exercise interventions targeting people with CNCs include elements of and strategies to foster quality participation in their design and/or delivery.Methods We conducted a scoping review of technology-mediated exercise trials published from inception till date in CINAHL (EBSCO), MEDLINE (OVID), Cochrane Central, EMBASE (OVID), and Web of Science Core Collection. Covidence was used to facilitate the review. We coded studies for quality participation elements and strategies using the Quality Participation Framework (QPF) and a published matrix of 86 strategies. A narrative synthesis was performed to summarize the main results.Results Sixty-seven studies were included. Of the 67 studies, most targeted persons with stroke (n = 26, 39%), followed by Parkinson’s disease (n = 16, 24%), and multiple sclerosis (n = 12, 18%). Across the studies, none explicitly mentioned ‘quality participation’ or used the QPF when describing the interventions. Nevertheless, we identified 80 matrix strategies and 13 additional strategies across studies.Conclusions There is an opportunity for researchers and interventionists to target other intermittent (e.g. epilepsy) and stable with/without age-related degeneration (e.g. cerebral palsy) CNCs, and to utilize the QPF in the context of technology-mediated interventions across CNCs. Further empirical research is required to evaluate possible interrelatedness between quality participation elements, investigate the applicability of un/under-reported strategies, and the potential for additional strategies for fostering quality participation within the domain of technology-mediated exercise interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».