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Enregistrement W2039056726 · doi:10.5014/ajot.63.5.535

Training Multitasking in a Virtual Supermarket: A Novel Intervention After Stroke

2009· article· en· W2039056726 sur OpenAlexaff
Debbie Rand, Patrice L. Weiss, Noomi Katz

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman multitaskingIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationStroke (engine)Training (meteorology)PsychologyPhysical therapyApplied psychologyComputer scienceMedicineCognitive psychologyPsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the potential of the VMall, a virtual supermarket running on a video-capture virtual reality system, as an intervention tool for people who have multitasking deficits after stroke. METHOD: Poststroke, 4 participants received ten 60-min sessions over 3 weeks using the VMall. The intervention focused on improving multitasking while the participant was engaged in a virtual shopping task. Instruments included the Multiple Errands Test-Hospital Version (MET-HV) in a real mall and in the VMall. RESULTS: Participants achieved improvements ranging from 20.5% to 51.2% for most of the MET-HV measures performed in a real shopping mall and in the VMall. CONCLUSIONS: The data support the VMall's potential as a motivating and effective intervention tool for the rehabilitation of people poststroke who have multitasking deficits during the performance of daily tasks. However, because the sample was small, additional intervention studies with the VMall should be conducted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations108
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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