A Resource-Efficient, High-Dose, Gamified Neurorehabilitation Program for Chronic Stroke at Home: Retrospective Real-World Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accumulating evidence and medical guidelines recommend high-dose neurorehabilitation for recovery after stroke. The reality, however, is that most patients receive a fraction of this dose, with therapist availability and costs of delivery being major implementational barriers. Objective: This study aimed to explore a potential solution by conducting a retrospective analysis of a real-world enhanced clinical service that used gamified self-training technologies at home under remote therapist supervision. Methods: Data from 17 patients who completed a 12-18 week full-body, high-dose neurorehabilitation program entirely at home were analyzed. Program delivery relied primarily on patients training independently (asynchronously) with the MindMotion GO (MindMaze) gamified-therapy solution. Accompanying telerehabilitation training sessions with a therapist occurred weekly while therapists used a web application to continuously monitor and manage the program remotely. Effectiveness of the program was assessed through measured active training time, a measure that more closely reflects delivered dosage as opposed to scheduled dose. Patient recovery was evaluated with standardized impairment and functional clinical measures and patient self-reported outcome measures. Finally, a cost model was computed to evaluate the resource efficiency of the program. Results: Patients maintained high training adherence throughout the program and reached an average total active training time of 39.7 (SD 21.4) hours, with the majority delivered asynchronously (mean 82.2%, SD 10.8%). Patients improved in both upper-limb (Fugl-Meyer Upper Extremity, mean 6.4, SD 5.1; P<.001) and gait and balance measures (Functional Gait Assessment, mean 3.1, SD 2.6; P<.001; Berg Balance Scale, mean 6.1, SD 4.4; P<.001). Overall, the program was viewed very favorably among patients who completed a post-program survey, with 73.7% (14/19) of respondents being satisfied or very satisfied, while 63.2% (12/19) of respondents reported subjective improvements in physical abilities. Per-patient therapist costs approximated US $338, representing a resource-efficient alternative to delivering the same dose via one-on-one in-person training sessions (US $1903). Conclusions: This work demonstrates effective high-dose neurorehabilitation delivery via gamified therapy technologies at home. The approach shows that training time can be successfully decoupled from therapist-presence without compromising adherence, outcomes, or patient satisfaction over an extended program period. Given growing concerns over therapist availability and increasing health care costs, this resource-efficient approach can help achieve medical guidelines and complement existing clinic-based approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».