The Effects of Virtual Reality on the Upper Extremity Skills of Girls with Rett Syndrome: A Single Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Rett Syndrome (RTT) is a genetic disorder primarily seen in females that inhibits the use of a girl’s hands in everyday activities. A girl with RTT spends the majority of her day engaged in stereotypical hand wringing/mouthing movements at midline of the body. The probable cause behind the neurological effects of RTT is a mutation in the gene that encodes for methyl-CpG protein 2 (MeCP2). The hand wringing/mouthing behaviors preclude a girl with RTT from using the upper extremities in purposeful tasks such as school work, play skills, and other activities of daily living. Objectives: To develop a virtual reality (VR)-based therapeutic intervention that 1) decreases upper extremity stereotypies (repetitive movements that serve no function) that interfere with purposeful arm and hand use and 2) promotes purposeful, goal-directed arm function; improve upper extremity motor skills in girls with RTT. Materials and Methods: Using FAAST Software and Microsoft Kinect sensor, one girl with RTT participated in a 12-week IVR intervention (1 hour/session, 3 sessions/week, 36 total hours). Pre- and post-assessments were administered to examine any changes in upper extremity function. Results: The VR intervention led to improvements in use of the upper extremities to complete self-care activities, an increased number of reaches completed in a 15-minute period, and decreased time engaged in stereotypical hand movements. Conclusion: Future work will add additional support to determine the effectiveness of virtual reality as an intervention for girls with RTT.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».