User Experience of Interactive Technologies for People With Dementia: Comparative Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serious games (SGs) are used as complementary approaches to stimulate patients with dementia. However, many of the SGs use out-of-the-shelf technologies that may not always be suitable for such populations, as they can lead to negative behaviors, such as anxiety, fatigue, and even cybersickness. OBJECTIVE: This study aims to evaluate how patients with dementia interact and accept 5 out-of-the-shelf technologies while completing 10 virtual reality tasks. METHODS: A total of 12 participants diagnosed with dementia (mean age 75.08 [SD 8.07] years, mean Mini-Mental State Examination score 17.33 [SD 5.79], and mean schooling 5.55 [SD 3.30]) at a health care center in Portugal were invited to participate in this study. A within-subject experimental design was used to allow all participants to interact with all technologies, such as HTC VIVE, head-mounted display (HMD), tablet, mouse, augmented reality (AR), leap motion (LM), and a combination of HMD with LM. Participants' performance was quantified through behavioral and verbal responses, which were captured through video recordings and written notes. RESULTS: The findings of this study revealed that the user experience using technology was dependent on the patient profile; the patients had a better user experience when they use technologies with direct interaction configuration as opposed to indirect interaction configuration in terms of assistance required (P=.01) and comprehension (P=.01); the participants did not trigger any emotional responses when using any of the technologies; the participants' performance was task-dependent; the most cost-effective technology was the mouse, whereas the least cost-effective was AR; and all the technologies, except for one (HMD with LM), were not exposed to external hazards. CONCLUSIONS: Most participants were able to perform tasks using out-of-the-shelf technologies. However, there is no perfect technology, as they are not explicitly designed to address the needs and skills of people with dementia. Here, we propose a set of guidelines that aim to help health professionals and engineers maximize user experience when using such technologies for the population with 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 ».