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Enregistrement W2763731607 · doi:10.2196/games.7969

Usability Test of Exercise Games Designed for Rehabilitation of Elderly Patients After Hip Replacement Surgery: Pilot Study

2017· article· en· W2763731607 sur OpenAlexvenueno aff
Yun Ling, Louis P Ter Meer, Zerrin Yumak, Remco C. Veltkamp

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationPhysical therapyMuscle strengthMedicineTest (biology)Hip replacementHip surgeryPhysical medicine and rehabilitationUsabilityTotal hip replacementSurgeryArthroplastyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients who receive rehabilitation after hip replacement surgery are shown to have increased muscle strength and better functional performance. However, traditional physiotherapy is often tedious and leads to poor adherence. Exercise games, provide ways for increasing the engagement of elderly patients and increase the uptake of rehabilitation exercises. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate Fietsgame (Dutch for cycling game), which translates existing rehabilitation exercises into fun exercise games. The system connects exercise games with a patient's personal record and a therapist interface by an Internet of Things server. Thus, both the patient and physiotherapist can monitor the patient's medical status. METHODS: This paper describes a pilot study that evaluates the usability of the Fietsgame. The study was conducted in a rehabilitation center with 9 participants, including 2 physiotherapists and 7 patients. The patients were asked to play 6 exercise games, each lasting about 5 min, under the guidance of a physiotherapist. The mean age of the patients was 74.57 years (standard deviation [SD] 8.28); all the patients were in the recovery process after hip surgery. Surveys were developed to quantitatively measure the usability factors, including presence, enjoyment, pain, exertion, and technology acceptance. Comments on advantages and suggested improvements of our game system provided by the physiotherapists and patients were summarized and their implications were discussed. RESULTS: The results showed that after successfully playing the games, 75% to 100% of the patients experienced high levels of enjoyment in all the games except the squats game. Patients reported the highest level of exertion in squats when compared with other exercise games. Lunges resulted in the highest dropout rate (43%) due to interference with the Kinect v2 from support chairs. All the patients (100%) found the game system useful and easy to use, felt that it would be a useful tool in their further rehabilitation, and expressed that they would like to use the game in the future. The therapists indicated that the exercise games highly meet the criteria of motor rehabilitation, and they intend to continue using the game as part of their rehabilitation treatment of patients. Comments from the patients and physiotherapists suggest that real-time corrective feedback when patients perform the exercises wrongly and a more personalized user interface with options for increasing or decreasing cognitive load are needed. CONCLUSIONS: The results suggest that Fietsgame can be used as an alternative tool to traditional motor rehabilitation for patients with hip surgery. Lunges and squats are found to be more beneficial for patients who have relatively better balance skills. A follow-up randomized controlled study will be conducted to test the effectiveness of the Fietsgame to investigate how motivating it is over a longer period of time.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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