Exploring Patient Engagement: A Service Evaluation on Use of Rehacom in Conjunction with Conventional Cognitive Rehabilitation in Acquired Brain Injury Patients at University Hospitals of Leicester
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acquired Brain Injuries (ABIs) significantly impact cognitive function, emotional regulation, and daily living activities, posing a substantial burden on individuals and the healthcare system. Cognitive Rehabilitation (CR) aims to address these impairments, with Computer-Assisted Cognitive Rehabilitation (CACR) tools like RehaCom emerging as promising interventions. Objective: This study evaluates adherence to RehaCom in a Neurorehabilitation inpatient setting, exploring patient engagement, barriers to participation, and potential benefits when integrated with conventional CR. Methods: A Service Evaluation was conducted at a UK Neurorehabilitation Unit (NRU) involving 27 patients with ABI, aged 20–80 years, and a Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score of <26. Participants completed weekly RehaCom sessions alongside traditional CR over five weeks after completing RehaCom screening. Adherence was assessed through screening completion, session attendance, engagement duration, and patient-reported outcomes. Results: Of the 27 participants, 22.2% were unable to complete the RehaCom screening due to agitation, cognitive deficits leading to non-completion of task or challenges with computer controls. An additional 22.2% engaged in sessions but failed to meet the minimum engagement threshold of 15 minutes. Only 29.6% completed all five weekly sessions, with higher MoCA scores correlating with better adherence. Three main barriers for variable adherence to RehaCom use were cognitive impairment, fatigue and patient preferences for conventional therapy. Conclusion: RehaCom shows promise as a CR tool, but its detailed screening and task complexity may hinder engagement in patients with significant cognitive challenges. Higher MoCA scores predict better adherence, indicating its targeted utility for certain patient subgroups. Future research should explore modifications to enhance usability, integrate education about its benefits, and evaluate longterm outcomes in diverse populations.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».