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Enregistrement W2569932613 · doi:10.1177/1541931215591238

The role of age and postural stability for visually induced motion sickness in a simulated driving task

2015· article· en· W2569932613 sur OpenAlexaff
Behrang Keshavarz, Alison C. Novak, Lawrence J. Hettinger, Thomas A. Stoffregen, Jennifer L. Campos

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotion sicknessSimulator sicknessPhysical medicine and rehabilitationPostural instabilityPsychologyPallorForce platformMedicinePhysical therapyAudiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Visually-induced motion sickness (VIMS) is a common sensation using driving simulators, typically characterized by pallor, cold sweat, fatigue, dizziness, and/or nausea. Postural instability resulting from visual motion inputs has been discussed as a potential cause of VIMS. Interestingly, older adults are not only known to have reduced postural stability compared to younger adults, they have also been shown to be more susceptible to VIMS. The present study aimed to evaluate whether VIMS can be reduced through passive restraint, whether age affects VIMS, and how these factors interact. Methods: Twenty-one younger and 16 older adults participated in two simulated driving sessions for up to 25 minutes each using a console video game. The participant’s upper body was either restrained or unrestrained. In the restrained condition, participants’ torso and head were fixed to the backrest of the seat using elastic straps. In the unrestrained condition, the backrest of the seat was removed and participants could move freely during driving. The order of sessions was counterbalanced. VIMS was measured using the Fast Motion Sickness Scale and the Simulator Sickness Questionnaire. Postural sway was measured for 60 s with eyes closed before and after driving using a force plate. Results: During the unrestrained condition, 44% of older and 57% of younger adults reported sickness. For these participants, passive restraint resulted in a significant reduction in VIMS ( p = .002), particularly in older adults. In general, older adults did not report more VIMS than younger adults. With respect to postural control, older participants showed significantly more sway than younger adults both before and after the driving task. No group differences in postural sway showed between sick and non-sick participants. However, we found moderate to high positive correlations between the severity of VIMS and the amount of postural sway, indicating that stronger VIMS was accompanied by more postural sway. Discussion: Our findings indicate that passive restraint can be an efficient method to reduce (but not fully eliminate) VIMS during a driving task in users who experience sickness. Specifically older adults appear to benefit from passive restraint to reduce VIMS. Positive correlations between VIMS and postural stability support the assumption that postural control is involved to some degree in the occurrence of VIMS. Conclusion: Our results indicate that supporting postural stability can help to reduce the occurrence of VIMS, particularly in older adults. These findings have implications for the design and use of driving simulators and other virtual environments that bear the potential to create VIMS.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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