Gamification-based tele-rehabilitation for physical therapy in patients with Parkinson’s disease: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A scoping review was conducted to explore what is known about gamification-based tele-rehabilitation (GBT) to enable physical therapy in home settings for people with Parkinson's disease (PD). METHODS: The peer-reviewed literature (OVID Medline, OVID EMBASE, CINAHL EBSCO, and Scopus databases) was searched from January 2010 to May 2024, and 24 articles met the inclusion criteria. The methodological quality of the studies was assessed using the Downs and Black evaluation tool, and levels of evidence were assigned using a modified Sackett scale. RESULTS: The majority of the 24 studies were of poor to fair methodological quality (83%), and all used a quantitative design with small sample sizes. The focus of the included studies was to enhance whole-body rehabilitation, with most addressing the upper extremities. Thirteen studies customized their games, whereas others utilized strictly commercial systems (n = 11). Eight studies reported no adverse events while the rest did not report on these. Eight studies indicated that participants maintained high levels of motivation and adherence in home settings. CONCLUSION: GBT has the potential to offer a safe, engaging and effective physical therapy to the PD population in home settings, but further research is warranted to help delineate clearer implementation considerations.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».