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Enregistrement W2497552470 · doi:10.1186/s12984-016-0175-0

The impact of positive, negative and neutral stimuli in a virtual reality cognitive-motor rehabilitation task: a pilot study with stroke patients

2016· article· en· W2497552470 sur OpenAlexaboutno aff
Mónica S. Cameirão, Ana Lúcia Faria, Teresa Paulino, Júlio Alves, Sergi Bermúdez i Badia

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeFundação para a Ciência e a TecnologiaFP7 People: Marie-Curie ActionsEuropean CommissionAgência Regional para o Desenvolvimento da Investigação, Tecnologia e Inovação
Mots-clésRehabilitationVirtual realityPhysical medicine and rehabilitationNeurologyStroke (engine)CognitionTask (project management)PsychologyCognitive psychologyMedicineNeuroscienceHuman–computer interactionComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual Reality (VR) based methods for stroke rehabilitation have mainly focused on motor rehabilitation, but there is increasing interest in integrating motor and cognitive training to increase similarity to real-world settings. Unfortunately, more research is needed for the definition of which type of content should be used in the design of these tools. One possibility is the use of emotional stimuli, which are known to enhance attentional processes. According to the Socioemotional Selectivity Theory, as people age, the emotional salience arises for positive and neutral, but not for negative stimuli. METHODS: For this study we developed a cognitive-motor VR task involving attention and short-term memory, and we investigated the impact of using emotional images of varying valence. The task consisted of finding a target image, shown for only two seconds, among fourteen neutral distractors, and selecting it through arm movements. After performing the VR task, a recall task took place and the patients had to identify the target images among a valence-matched number of distractors. Ten stroke patients participated in a within-subjects experiment with three conditions based on the valence of the images: positive, negative and neutral. Eye movements were recorded during VR task performance with an eye tracking system. RESULTS: Our results show decreased attention for negative stimuli in the VR task performance when compared to neutral stimuli. The recall task shows significantly more wrongly identified images (false memories) for negative stimuli than for neutral. Regression and correlation analyses with the Montreal Cognitive Assessment and the Geriatric Depression Scale revealed differential effects of cognitive function and depressive symptomatology in the encoding and recall of positive, negative and neutral images. Further, eye movement data shows reduced search patterns for wrongly selected stimuli containing emotional content. CONCLUSIONS: The results of this study suggest that it is feasible to use emotional content in a VR based cognitive-motor task for attention and memory training after stroke. Stroke survivors showed less attention towards negative information, exhibiting reduced visual search patterns and more false memories. We have also shown that the use of emotional stimuli in a VR task can provide additional information regarding patient's mood and cognitive status.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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