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Enregistrement W4416718720 · doi:10.3390/jcm14238388

Efficacy of Virtual Reality Interventions for Motor Function Improvement in Cerebral Palsy Patients: Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4416718720 sur OpenAlexaff
Norah Suliman Alsoqih, Faisal A. Al-Harbi, Reema Mohammed Alharbi, Reem Fahad AlShammari, May Sameer Alrawithi, Rewa L. Alsharif, Reema Husain Alkhalifah, Areen E Almatham, Ahmed Y. Azzam

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesQassim University
Mots-clésCerebral palsyPsychological interventionVirtual realityMotor functionRandomized controlled trialMotor skillMotor controlMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cerebral palsy (CP) affects motor function development, requiring intensive rehabilitation. Virtual reality (VR) interventions show promise for improving motor learning through immersive, engaging experiences. This systematic review and meta-analysis evaluated VR effectiveness for motor function improvement in children with CP. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, we searched six electronic databases from inception to 15 June 2025. Included studies compared VR interventions versus control conditions in children with CP (ages 4–18 years), measuring motor function outcomes. Sixteen studies (n = 397 participants) met the inclusion criteria for qualitative synthesis. Random-effects models, subgroup analyses, and meta-regression were performed. Evidence certainty was evaluated using GRADE methodology. Results: Five randomized controlled trials with complete extractable data (N = 190 participants, 40 effect sizes) were included in the primary quantitative meta-analysis. The primary meta-analysis demonstrated moderate overall effects favoring VR interventions (standardized mean difference [SMD] = 0.41, 95% CI [0.16, 0.66], p = 0.001; I2 = 74%); however, GRADE quality was rated LOW due to risk of bias and imprecision. Technology type critically moderated outcomes: robotic exoskeleton systems showed large effects (SMD = 1.00, p = 0.002), commercial gaming platforms showed small-to-moderate effects (SMD = 0.38, p = 0.013), while custom VR systems showed no significant benefit (SMD = 0.01, p = 0.905; Q = 29.00, p < 0.001). Age emerged as the strongest moderator: children (<6 years) demonstrated significant benefits (SMD = 0.98, p < 0.001), whereas school-age children (6–12 years) showed no effect (SMD = −0.01, p = 0.903; meta-regression slope = −0.236 per year, p < 0.001). Dose–response was non-linear, with optimal benefits at 30–40 intervention hours and diminishing returns beyond 50 h. VR proved superior to standard care (SMD = 0.83) but not to active intensive therapies (SMD = 0.09). The safety profile was favorable (1.3% adverse event rate, no serious events). No publication bias was detected. Conclusions: VR interventions demonstrated moderate, technology-dependent motor function improvements in children with CP, with benefits concentrated in young children using robotic systems. Evidence certainty is low, requiring further high-quality trials. Implementation should prioritize robotic VR for children with 30–40 h protocols.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,033
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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