Revisão Sistemática sobre a utilização de Aprendizagem Computacional (Machine Learning) na Reabilitação de Lombalgia
Publicado em Open Acess no primeiro número da revista internacional International Journal of Digital Health. Esta revisão sistemática está registada no PROSPERO (ID 232769).
A dor lombar (LBP) é a principal causa de incapacidade em todo o mundo e uma importante causa de absenteísmo no trabalho na população ativa. Como uma condição recorrente, a prevenção é crucial. Os exercícios em casa são eficazes, mas a adesão e o desempenho preciso dos exercícios são difíceis de monitorar por médicos e terapeutas. O aprendizado de máquina (ML) aplicado a sistemas de reabilitação pode ser uma solução para abordar a telerreabilitação de pessoas com lombalgia crônica, se tiver precisão suficiente no monitoramento do desempenho da adesão ao fornecer orientação ao paciente. O objetivo foi pesquisar e revisar estudos que utilizaram técnicas de ML para reabilitação de pessoas com lombalgia. Para desenvolver uma compreensão sobre os resultados medidos, o ambiente clínico (reabilitação presencial ou reabilitação remota) onde ocorreram as intervenções,
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
