Passive restraint reduces visually induced motion sickness in older adults.
Notice bibliographique
Résumé
Virtual environments such as those used in video games and driving/flight simulators are used for entertainment and training, but are often associated with visually induced motion sickness (VIMS). In this study, we asked whether passive restraint of the head and torso could reduce VIMS in younger and older adults. Twenty-one younger (18-35 years) and 16 older (65 + years) healthy adults engaged in a simulated driving task using a console video game while seated. On different days, participants completed 2 conditions: (a) in the unrestrained condition, participants were seated in a chair without a backrest and were free to move and (b) in the restrained condition, participants' head and torso were passively restrained to the backrest and headrest of the seat using tense elastic strips. Before and after exposure to the driving game, we measured standing postural sway with eyes closed. VIMS severity was quantified using the Fast Motion Sickness Scale and the Simulator Sickness Questionnaire. Results showed that older (but not younger) participants who became sick in the unrestrained condition reported significantly less VIMS when they were passively restrained. The present findings suggest that passive restraint may be useful to reduce, but not fully prevent, VIMS, particularly in older adults. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».