Revisão Sistemática sobre a utilização de Aprendizagem Computacional (Machine Learning) na Reabilitação de Lombalgia
Publicado en Acceso Abierto en el primer número de la revista internacional International Journal of Digital Health. Esta revisión sistemática está registrada en PROSPERO (ID 232769).
El dolor lumbar (DL) es la principal causa de discapacidad a nivel mundial y una causa importante de ausentismo laboral en la población activa. Como condición recurrente, la prevención es crucial. Los ejercicios en el hogar son efectivos, pero la adherencia y la ejecución precisa de los ejercicios son difíciles de controlar por los médicos y terapeutas. El aprendizaje automático (ML) aplicado a los sistemas de rehabilitación podría ser una solución para abordar la telerehabilitación para personas con dolor lumbar crónico si tiene suficiente precisión en el seguimiento del desempeño de la adherencia mientras brinda orientación al paciente. El objetivo fue buscar y revisar estudios que hayan utilizado técnicas de ML para la rehabilitación de personas con dolor lumbar. Desarrollar una comprensión de los resultados medidos, el entorno clínico (rehabilitación presencial o rehabilitación remota) donde se llevaron a cabo las intervenciones
Amorim, P., Paulo, J., Silva, P. A., Peixoto, P., Castelo-Branco, M., & Martins, H. (2021). Machine Learning Applied to Low Back Pain Rehabilitation – A Systematic Review. International Journal of Digital Health, 1, 10. doi:10.29337/ijdh.34
