Age and dementia related differences in spatial navigation within an immersive virtual environment.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immersive virtual reality (VR) is an innovative tool that can allow study of human spatial navigation in a realistic but controlled environment. The purpose of this study was to examine age- and Alzheimer's disease-related differences in route learning and memory using VR. MATERIAL/METHODS: The spatial memory task took place in a VR environment set up on a Computer Workstation. Participants were immersed by putting video unit goggles over their eyes using a Head Mounted. Participants were shown a path within a virtual city, and then had to navigate it as quickly and accurately as possible. They were granted four learning trials on this path. An interference path was then presented before asking participants to re-navigate the first route at short and long delays. Finally, participants were tested for recognition of the city's buildings and objects. RESULTS: Young adults were consistently quicker and more accurate in their path navigation than older participants whilst those patients with Alzheimer's Disease made more mistakes on the recognition task in particular, being more likely to mistakenly affirm having seen an element in the city when it was in fact a foil. CONCLUSIONS: Our study would suggest that spatial navigation is susceptible to the effects of aging and Alzheimer's Disease. The potential applications of VR to the study of spatial navigation is seemingly important in that it may help place the science of neuropsychology on firmer scientific grounds in terms of its validity to real world function and dysfunction.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».