Commercial gaming for fine motor recovery with survivors of chronic stroke: Participants' evaluations and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of commercial gaming and virtual reality for stroke rehabilitation has increased substantially. However, very few studies have included the participants’ evaluations and recommendations for survivors of chronic stroke when using these rehabilitation techniques. Examining the experiences that participants have towards commercial gaming and virtual reality are important in determining the sustainability of these tools, and for the future development of techniques that participants will enjoy. Purpose: To examine the experiences of chronic stroke participants who interacted with an off-the-shelf commercial gaming device in a community-level rehabilitation setting. Methods: Individual, semi-structured interviews were completed with ten participants in the chronic phase of stroke recovery following their involvement with a commercial gaming intervention designed to improve hand function. Interviews were transcribed verbatim and reviewed line by line for rich descriptions. Emerging patterns and themes were identified using inductive content analysis. Findings: All participants reported an increase in fine motor recovery with their more affected hand. Four primary themes and numerous subthemes emerged from the participants’ interviews. Participants described the ‘Virtual Reality Experience’ (ease of completion; and a novel rehabilitation). They explained the ‘Functional Outcomes’ (increase in confidence; and use of more affected hand) and offered their evaluations for this rehabilitation technique including the ‘Need for Staff’ (one-to-one ratio; guidance and feedback), and recommendations for the ‘Future of Virtual Reality in Stroke Rehabilitation’ (lack of care options; continuation of programming). Conclusion: Commercial gaming and virtual reality were described as an entertaining and novel way to complete rehabilitation for fine motor recovery. Participants’ evaluations of the program included their recommendations for the future of rehabilitation for survivors of chronic stroke in community level care.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».