Effectiveness and feasibility of virtual reality and gaming system use at home by older adults for enabling physical activity to improve health-related domains: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: use of virtual reality and commercial gaming systems (VR/gaming) at home by older adults is receiving attention as a means of enabling physical activity. OBJECTIVE: to summarise evidence for the effectiveness and feasibility of VR/gaming system utilisation by older adults at home for enabling physical activity to improve impairments, activity limitations or participation. METHODS: a systematic review searching 12 electronic databases from 1 January 2000-10 July 2012 using key search terms. Two independent reviewers screened yield articles using pre-determined selection criteria, extracted data using customised forms and applied the Cochrane Collaboration Risk of Bias Tool and the Downs and Black Checklist to rate study quality. RESULTS: fourteen studies investigating the effects of VR/gaming system use by healthy older adults and people with neurological conditions on activity limitations, body functions and physical impairments and cognitive and emotional well-being met the selection criteria. Study quality ratings were low and, therefore, evidence was not strong enough to conclude that interventions were effective. Feasibility was inconsistently reported in studies. Where feasibility was discussed, strong retention (≥70%) and adherence (≥64%) was reported. Initial assistance to use the technologies, and the need for monitoring exertion, aggravation of musculoskeletal symptoms and falls risk were reported. CONCLUSIONS: existing evidence to support the feasibility and effectiveness VR/gaming systems use by older adults at home to enable physical activity to address impairments, activity limitations and participation is weak with a high risk of bias. The findings of this review may inform future, more rigorous research.
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 | 0,020 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».