Developing Home-Based Virtual Reality Therapy Interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Stroke is one of the leading causes of serious long-term disability. However, home exercise programs given at rehabilitation often lack in motivational aspects. The purposes of this pilot study were (1) create individualized virtual reality (VR) games and (2) determine the effectiveness of VR games for improving movement in upper extremities in a 6-week home therapy intervention for persons with stroke. SUBJECTS AND METHODS: Participants were two individuals with upper extremity hemiparesis following a stroke. VR games were created using the Looking Glass programming language and modified based on personal interests, goals, and abilities. Participants were asked to play 1 hour each day for 6 weeks. Assessments measured upper extremity movement (range of motion and Action Research Arm Test [ARAT]) and performance in functional skills (Canadian Occupational Performance Measure [COPM] and Motor Activity Log [MAL]). RESULTS: Three VR games were created by a supervised occupational therapist student. The participants played approximately four to six times a week and performed over 100 repetitions of movements each day. Participants showed improvement in upper extremity movement and participation in functional tasks based on results from the COPM, ARAT, and MAL. CONCLUSIONS: Further development in the programming environment is needed to be plausible in a rehabilitation setting. Suggestions include graded-level support and continuation of creating a natural programming language, which will increase the ability to use the program in a rehabilitation setting. However, the VR games were shown to be effective as a home therapy intervention for persons with stroke. VR has the potential to advance therapy services by creating a more motivating home-based therapy service.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».