Robotics in occupational therapy: Protocol for a scoping review v1
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Although the utilization of social robots to support interventions on occupations holds promise due to the shortage of human resources, no synthesis of knowledge on this topic has beenconducted in the field of occupational therapy. Objective: Synthesize knowledge of occupational therapy interventions using robotics to foster occupations published since 2004. Inclusion/ExclusionCriteria: Based on the following inclusion and exclusion criteria, studies were selected if: (1) original empirical research published in English or French in a peer-review scientific journal, (2) involved a robot as previously defined and (3) reported an intervention directly on occupations that had been carried out within occupational therapy practice and involving an OT. As exoskeletons, prothesis and upper limb training robots are mainly used to exercise (training with repetitive motions) and not specifically to support occupations, these robots were excluded. Also, only articles were included. Method: To synthesize this knowledge, the methodological framework for scoping studies (Arksey & O’Malley, 2005; Levac, Colquhoun & O'Brien, 2010) and PRISMA standards (Moher, Liberati, Tetzlaff, Altman & PRISMA Group, 2009) will be followed. The search will be conducted across seven databases (PUBMED, SocIndex, CINAHL, MedLine, AgeLine, Abstracts in Gerontology, and OTDBase) using keywords related to occupational therapy and robotics, with the search period ending on April 15st 2025. Eligibility screening (title/abstract and full-text) and data extraction will be performed by at least two independent reviewers, and any conflicts will be resolved by the team.
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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 | 0,056 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,018 |
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 ».