Survivors of chronic stroke – participant evaluations of commercial gaming for rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There has been an increase in research on the effect that virtual reality (VR) can have on physical rehabilitation following stroke. However, research exploring participant perceptions of VR for post-stroke rehabilitation has been limited. METHOD: Semi-structured interviews were conducted with 10 chronic stroke participants (10 males, mean age = 72.1, mean time since injury = 38.6 mos.) who had recently completed an upper extremity VR stroke rehabilitation programme. RESULTS: Four main themes emerged: 'the VR experience,' 'functional outcomes,' 'instruction,' and the 'future of VR in stroke rehabilitation,' along with nine sub-themes. Participants illustrated the positive impact that VR training had on their functional abilities as well as their confidence towards completing activities of daily living (ADL). Participants also expressed the need for increased rehabilitation opportunities within the community. CONCLUSION: Overall, participants were optimistic about their experience with VR training and all reported that they had perceived functional gain. VR is an enjoyable rehabilitation tool that can increase a stroke survivor's confidence towards completing ADL. Implications for Rehabilitation Although there is an increase in rehabilitation programmes geared towards those with chronic stroke, we must also consider the participants' perception of those programmes. Incorporating participant feedback may increase enjoyment and adherence to the rehabilitation programmes. The VR experience, as well as provision of feedback and instruction, are important aspects to consider when developing a VR programme for stroke survivors. VR for rehabilitation may be a feasible tool for increasing the survivors' confidence in completing ADL post-stroke.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».