Effectiveness of GRADYS – a cognitive training with elements of virtual reality, in adults older than 60 and without cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Wstęp: Wraz z wiekiem obniża się poziom funkcjonowania poznawczego, co może mieć negatywne konsekwencje dla samodzielności i aktywności osoby starszej oraz jej samooceny.Dlatego przedmiot zainteresowania badaczy od lat stanowi efektywność różnego rodzaju interwencji usprawniających funkcje poznawcze osób starszych.Obecnie nowe możliwości w zakresie oddziaływań psychologicznych stwarza technologia wirtualnej rzeczywistości.Może ona znaleźć zastosowanie także w treningach kognitywnych, podnosząc ich efektywność i atrakcyjność.Cel pracy: Dokonanie oceny użyteczności gry symulacyjnej GRADYS z elementami wirtualnej rzeczywistości wśród osób po 60. roku życia bez zaburzeń otępiennych (minimalny wynik MMSE: 27 pkt).Materiał i metody: W badaniach wzięło udział 75 osób w wieku od 60 do 88 lat, które przez cztery tygodnie uczestniczyły w ośmiu sesjach treningu funkcji poznawczych z wykorzystaniem oprogramowania GRADYS.Cykl treningowy był poprzedzony i zakończony oceną funkcji poznawczych w zakresie pamięci, uwagi, funkcji językowych i funkcji wzrokowo-przestrzennych. Wyniki: Wyniki badań wskazują na zachodzenie wśród badanych progresu w zakresie wykonania trenowanych zadań.Ponadto odnotowano poprawę wyników w pomiarze po zakończeniu treningu w porównaniu z pomiarem przed jego rozpoczęciem dla pamięci operacyjnej, uwagi, funkcji wykonawczych i szybkości psychomotorycznej, fluencji słownej, analizy i syntezy wzrokowej oraz zdolności abstrakcyjnej konceptualizacji materiału wzrokowego.Nie zaobserwowano natomiast poprawy zakresu pamięci bezpośredniej.Uzyskane wyniki wspierają tezę o wartości gry z elementami wirtualnej rzeczywistości jako narzędzia prowadzenia treningu funkcji poznawczych dla osób starszych.Jednocześnie zastosowany plan badawczy nieuwzględniający grupy kontrolnej stanowi ograniczenie badań i sugeruje ostrożną interpretację wyników. Słowa kluczowe:
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».