Comparisons of Target Localization Abilities during Physical and Virtual Rotating Scenes by Cognitively-Intact and Cognitively Impaired Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
<strong><em>Background</em></strong>: Previous studies have reported that coordinate information (i.e. distance between any two objects in a specific direction) is encoded differently from Virtual Reality (VR) and physical scenes. However, the accuracy of encoding categorical information (i.e. relative positions of objects) from VR scenes has not been adequately investigated. During this study, we used a novel rotating visual scene to study the effects of aging, prior experience with VR, and dementia on the accuracy of encoding categorical information between physical and virtual environments. <strong><em>Methods</em></strong>: We recruited a cohort of 60 cognitively-healthy older adults, with and without previous VR experience (Experiment 1), as well as 18 older adults with mild to moderate Alzheimer disease (AD) (Experiment 2). During both of the experiments, the participants were asked to attend to a target window in a virtual or real small-scale model building (dependent upon group assignment) as the building was rotated around its vertical axis in depth of the scene. Participants were required to verbally judge the final position of the target in terms of direction (e.g., left, right, back, and front) with respect to the entrance of the buildings after the full rotation has stopped. A score was calculated for each participant based on s/her accuracy in locating the target window. <strong><em>Results</em></strong>: Healthy older adults succeeded in accurately localizing the target&#39;s position from both environments, whereas individuals with AD were only able to encode the target&rsquo;s position from the physical environment. <strong><em>Conclusions</em></strong><strong>:</strong> Our results suggest the inability to encode from a rotating VR scene might be a symptom of dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».