Eficacia de la rehabilitación post-ictus con realidad virtual del miembro superior en comparación con la rehabilitación convencional. Revisión Sistemática.
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.081 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.017 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".