EFFECT OF KINECT TAI CHI ON OVERALL HEALTH OF DEMENTIA CLIENTS: A FEASIBILITY AND USABILITY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of dementia is increasing worldwide. Dementia clients experience an increased risk for depression and physical inactivity. Tai Chi can enhance the physical and mental health of healthy older adults, including persons with dementia. However, programs tailored for dementia clients are scarce and barriers, such as transportation and accessibility, further limit participation in Tai Chi. The purpose of this pilot study was to evaluate the usability of a home Kinect-based Tai Chi system (K-TaiChi), and to determine its effect on perceived physical and mental health of dementia clients in preparation for a large-scale study. Using a serious-games methodology, K-TaiChi was developed to guide dementia clients through postures and movements, recognize features of their movement, and provide visual feedback and rewards when movements are performed well. Ten community dwelling individuals with mild to moderate dementia used K-TaiChi in their homes three times per week, for six weeks. Focus groups with dementia clients and their caregivers were conducted to evaluate our system’s feasibility and usability. The Cornell Scale for Depression in Dementia was administered pre and post intervention to evaluate its effectiveness on mental health. The majority of participants successfully used K-TaiChi. Results revealed improvements in depression and physical activity levels of those that completed all 18 sessions. Because of its user-friendliness and its effects on activity levels, depression, and perceived health, K-TaiChi holds promise for community-residing mild to moderate persons with dementia who are unable to participate in traditional Tai Chi programs.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».