Collaborative Rehabilitation Therapy: A Novel Telehealth Delivery and Learning System
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three decades, the Institute for Cognitive Prosthetics (ICP) has studied and reported [1] [2] [3] [4] [5] a novel approach for treating patients with cognitive deficits following traumatic brain injury (TBI) and certain non-degenerative acquired brain injuries (ABI). A research and development enterprise, ICP’s mission is to advance clinical outcomes by patient use of technology and by providing therapists with new tools that expand their ability to produce clinical outcomes. ICP subsequently established Neuro-Hope as the provider of the professional services now referred to as Collaborative Rehabilitation Therapy (CoRT). CoRT is designed to support patients with a broad range of challenges as well as their families who experience relationship disruptions following sudden brain injury in a loved one. [1] Cole, E., Petti, L., Matthews, Jr., M. & Dehdashti, P. (1994). Rapid functional improvement and generalization in a young stroke patient following computer-based cognitive prosthetic intervention. Presentation at the 1994 NIH Neural Prosthesis Workshop, October 19-21. [2] Cole, E. (2013). Patient-centered design of cognitive assistive technology for traumatic brain injury telerehabilitation. Toronto: Morgan & Claypool. [3] Cole, E. & Starr, L. M. (2021). Collaboration therapy: telehealth principles and case studies. Thomas Jefferson University School of Continuing and Professional Studies Faculty Papers. Paper 9: https://jdc.jefferson.edu/jscpsfp/9. [4] Cole, E. (1999). Cognitive Prosthetics: An Overview to a Method of Treatment. NeuroRehabilitation, 12(1):39–51. https://DOI.org/10.3233/NRE-1999-12105. [5] Cole, E. (2021). Outcomes of a technology-enhanced, patient-centered cognitive rehabilitation therapy program delivered to the patient’s natural environment via telehealth 9 years post injury. Institute for Cognitive Prosthetics, Working Paper 2021-3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».