Virtual Reality and Active Videogame-Based Practice, Learning Needs, and Preferences: A Cross-Canada Survey of Physical Therapists and Occupational Therapists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Describe the clinical use of virtual reality (VR)/active videogaming (AVG) by physical therapists (PTs) and occupational therapists (OTs) in Canada, identify usage barriers and facilitators, evaluate factors that predict intention to use VR/AVGs, and determine therapists' learning needs. DESIGN: Cross-sectional survey. MATERIALS AND METHODS: Online survey of therapists in Canada who were members of 1 of 26 professional PT or OT colleges or associations using the Assessing Determinants Of Prospective Take-up of Virtual Reality (ADOPT-VR2) Instrument. RESULTS: We received 1071 (506 PTs, 562 OTs, 3 dual-trained) responses. Forty-six percent had clinical VR/AVG experience; only 12% reported current use, with the Wii being the most clinically accessible (41%) system. Therapists used VR/AVGs primarily in rehabilitation (32%) and hospital (29%) settings, preferentially targeting balance (39.3%) and physical activity (19.8%) outcomes. Stroke (25.8%), brain injury (15.3%), musculoskeletal (14.9%), and cerebral palsy (10.5%) populations were most frequently treated. Therapists with VR/AVG experience rated all ADOPT-VR2 constructs more highly than did those without experience (P < 0.001). Factors predictive of intention to use VR included the technology's perceived usefulness and therapist self-efficacy in VR/AVG use (P < 0.001). Highest-rated barriers to VR/AVG use were lack of funds, space, time, support staff, and appropriate clients, whereas facilitators included client motivation, therapist knowledge, and management support. Most (76%) respondents were interested in learning more. CONCLUSION: Understanding use, predictors of use, and learning needs is essential for developing knowledge translation initiatives to support clinical integration of VR/AVGs. Results of this first national survey will inform the creation of resources to support therapists in this field.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle