Eficacia de la rehabilitación post-ictus con realidad virtual del miembro superior en comparación con la rehabilitación convencional. Revisión Sistemática.
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: La realidad virtual es una simulación generada por computadora de un entorno o ambiente real, en el que se genera una interacción altamente motivadora del sujeto con el entorno virtual, a través de una interfaz hombre-máquina. Objetivo: Analizar los efectos de la realidad virtual en miembro superior sobre la calidad de vida y marcadores de fisioterapia en pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular. Metodología: Siguiendo las directrices de los Elementos de Información Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA), se revisaron sistemáticamente estudios de Medline (PubMed), Physiotherapy Evidence Database (PEDro) y Scopus desde el inicio de las bases de datos hasta el 5 de mayo de 2024. Con el fin de evaluar la eficacia de la rehabilitación de la extremidad superior con realidad virtual en comparación con el tratamiento convencional en pacientes que habían sufrido un ictus, sobre marcadores fisioterápicos y de calidad de vida. Se utilizó la escala PEDro y McMaster para evaluar la calidad metodológica y la herramienta de Cochrane para evaluar el riesgo de sesgo. Resultados: Entre los 208 ensayos identificados en la búsqueda, solo 8 cumplieron con los criterios de inclusión y exclusión. En las escalas de calidad metodológica obtuvieron resultados que se correspondían con calidades buena, muy buena o excelente. Los resultados se dividieron en calidad de vida y marcadores de fisioterapia. Se observaron cambios en la fugl meyer assessment scale (FMA), box and block test (BBT), Functional Independence Measure (FIM), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Jebsen–Taylor hand function test (JTT), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Activities of Daily Living/ Instrumental Activities of Daily Living (ADLs/IADLs), range of movement (ROM), la velocidad y el tiempo de ejecución de los movimientos. Siendo significativo (p < 0,05) principalmente en la escala FMA, BBT, ROM, en la velocidad y en el tiempo de ejecución. Conclusiones: El uso de realidad virtual en la rehabilitación de pacientes con ictus, es más efectiva que la rehabilitación convencional aislada para marcadores de fisioterapia y de calidad de vida.
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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 | 0,034 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».