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Enregistrement W7117251461 · doi:10.47391/jpma.26-08

Telerehabilitation for the Evaluation and Management of a Dizzy Patient: A Mini-Review

2025· article· en· W7117251461 sur OpenAlexaff
Beatrice Milrose V. Rey‐Matias, Marvin Louie Ignacio, Carl Froilan D Leochico, Farooq Azam Rathore

Notice bibliographique

RevueJournal of the Pakistan Medical Association · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationVestibular rehabilitationQuality of life (healthcare)RehabilitationAffect (linguistics)TelehealthQuality (philosophy)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dizziness and vertigo are common, disabling symptoms, especially in older adults. They can negatively affect quality of life and independence of the person. Vestibular rehabilitation is a key treatment, but access is often limited by physical, geographic, and socioeconomic factors. Telerehabilitation has emerged as a viable alternative, particularly during the COVID-19 pandemic. This mini review synthesizes available evidence on vestibular telerehabilitation, focussing on feasibility, delivery methods, outcomes, and future directions. We have included commonly used outcomes measures like balance, gait, gaze stability, dizziness, psychological health, and quality of life. Findings suggest telerehabilitation is an effective alternative to in-person therapy. However, further research is needed to standardize protocols, evaluate cognitive outcomes, and ensure inclusivity across diverse populations. Digital innovations are a promising options for more accessible, patient-centered vestibular care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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