Voices of Recovery: Patients’ Experiences with AI-Assisted Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to explore the lived experiences of stroke survivors engaging in AI-assisted rehabilitation. Methods and Materials: This qualitative study was conducted with 14 stroke survivors undergoing AI-assisted rehabilitation at the York Rehab Center in Richmond Hill, Canada. Participants were recruited using purposive sampling, and data collection was carried out through in-depth, semi-structured interviews. Interviews lasted 45–60 minutes and were audio-recorded, transcribed verbatim, and coded using NVivo 14 software. Thematic analysis was employed following Braun and Clarke’s six-phase framework. The study continued until theoretical saturation was achieved. Ethical considerations including informed consent and confidentiality were rigorously maintained throughout the research process. Findings: Analysis revealed four main themes: (1) Human–Technology Interaction, including trust in AI and interface usability; (2) Emotional and Psychological Response, encompassing motivation, emotional bonding with technology, and performance anxiety; (3) Perceived Effectiveness of Rehabilitation, including functional improvement, personalized feedback, and therapy comparison; and (4) Social and Institutional Context, focusing on relationships with therapists, digital equity, and cultural influences. Patients generally found the AI systems to be engaging and supportive of their physical recovery. However, emotional detachment, dependence, and accessibility challenges emerged as concerns. Participants emphasized the need for human involvement alongside AI systems to ensure emotional and motivational support. Conclusion: AI-assisted rehabilitation was perceived as a promising and effective complement to traditional therapy, enhancing functional outcomes and patient engagement. However, its full potential lies in hybrid models that integrate human empathy with technological precision.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».