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Enregistrement W4412148013 · doi:10.3390/ijerph22071091

A Rapid Review of Ethical and Equity Dimensions in Telerehabilitation for Physiotherapy and Occupational Therapy

2025· review· en· W4412148013 sur OpenAlexafffund
Mirella Veras, Jennifer Sigouin, Louis-Pierre Auger, Claudine Auger, Sara Ahmed, Zachary Boychuck, Sabrina Cavallo, Martine Lévesque, Stacey Lovo, William C. Miller, Michelle R. Nelson, Nahid Norouzi-Gheidari, Jennifer O’Neil, Kadija Perreault, Reg Urbanowski, Lisa Sheehy, Hardeep Singh, Claude Vincent, Rosalie H. Wang, Diana Zidarov, Anne Hudon, Dahlia Kairy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensBruyèreMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversity of ManitobaUniversité LavalUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationUniversité de MontréalCanadian Medical Association
Mots-clésTelerehabilitationOccupational therapyPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationEquity (law)TelemedicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The rapid adoption of telerehabilitation in physiotherapy and occupational therapy has transformed healthcare delivery, offering new opportunities for patient-centered care. However, its implementation raises critical ethical and equity-related questions that require proactive strategies to ensure fair and responsible practices. This review examines how ethical disparities and equity-related challenges are reflected in the existing literature on telerehabilitation. OBJECTIVE: To investigate the presence of ethical-disparity and equity-related aspects in the provision of telerehabilitation in physiotherapy and occupational therapy as reflected in the literature. DATA SOURCES: A rapid review methodology was employed to explore ethical and equity-related challenges in telerehabilitation. The search included articles published in English and French between 2010 and 2023 from the Medline and Embase databases. STUDY SELECTION: Articles were selected based on their relevance to ethical and equity considerations in telerehabilitation. A total of 1750 sources were initially identified, with 67 articles meeting the eligibility criteria for inclusion in this review. DATA EXTRACTION: Data were extracted based on variables such as age, gender, ethnicity, morbidity, cost, privacy, confidentiality, and autonomy. The data extraction and analysis were guided by the Progress Plus and Metaverse Equitable Rehabilitation Therapy frameworks. DATA SYNTHESIS: The findings were analyzed and discussed using a narrative synthesis approach. The results highlighted key ethical considerations, including adverse events, patient autonomy, and privacy issues. Equity-related aspects were examined, access to rehabilitation services and gender considerations. Disparities in technology access, socioeconomic status, and ethnicity were also identified. CONCLUSIONS: This rapid review highlights the growing relevance of ethical and equity considerations in the design and delivery of telerehabilitation within physiotherapy and occupational therapy. The findings show inconsistent reporting and limited depth in addressing key domains such as patient autonomy, privacy, and adverse events, alongside disparities related to age, gender, socioeconomic status, and geographic access. Although telerehabilitation holds promise for expanding access, particularly in underserved areas, this potential remains unevenly realized. The review underscores the critical need for structured, equity-driven, and ethically grounded frameworks such as the Metaverse Equitable Rehabilitation THerapy (MERTH) framework to guide future implementation, research, and policy.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0240,020
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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