Video Games and Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Patient nonadherence with therapy is a major barrier to rehabilitation. Recovery is often limited and requires prolonged, intensive rehabilitation that is time-consuming, expensive, and difficult. We review evidence for the potential use of video games in rehabilitation with respect to the behavioral, physiological, and motivational effects of gameplay. In this Special Interest article, we offer a method to evaluate effects of video game play on motor learning and their potential to increase patient engagement with therapy, particularly commercial games that can be interfaced with adapted control systems. We take the novel approach of integrating research across game design, motor learning, neurophysiology changes, and rehabilitation science to provide criteria by which therapists can assist patients in choosing games appropriate for rehabilitation. Research suggests that video games are beneficial for cognitive and motor skill learning in both rehabilitation science and experimental studies with healthy subjects. Physiological data suggest that gameplay can induce neuroplastic reorganization that leads to long-term retention and transfer of skill; however, more clinical research in this area is needed. There is interdisciplinary evidence suggesting that key factors in game design, including choice, reward, and goals, lead to increased motivation and engagement. We maintain that video game play could be an effective supplement to traditional therapy. Motion controllers can be used to practice rehabilitation-relevant movements, and well-designed game mechanics can augment patient engagement and motivation in rehabilitation. We recommend future research and development exploring rehabilitation-relevant motions to control games and increase time in therapy through gameplay.Video Abstract available (see Video, Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/JNPT/A61) for more insights from the authors.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».