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Enregistrement W3041090675 · doi:10.2196/17822

Acceptability of a Mobile Phone–Based Augmented Reality Game for Rehabilitation of Patients With Upper Limb Deficits from Stroke: Case Study

2020· article· en· W3041090675 sur OpenAlexvenueno aff
Nina LaPiana, Alvin Duong, Alex Lee, Leon Alschitz, Rafael M. L. Silva, Jody Early, Aaron E. Bunnell, Pierre D. Mourad

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)Physical therapyVideo gameNeglectPhysical medicine and rehabilitationAugmented realityMedicineUpper limbSpasticityPsychologyWeaknessSession (web analytics)MultimediaSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Upper limb functional deficits are common after stroke and result from motor weakness, ataxia, spasticity, spatial neglect, and poor stamina. Past studies employing a range of commercial gaming systems to deliver rehabilitation to stroke patients provided short-term efficacy but have not yet demonstrated whether or not those games are acceptable, that is, motivational, comfortable, and engaging, which are all necessary for potential adoption and use by patients. OBJECTIVE: The goal of the study was to assess the acceptability of a smartphone-based augmented reality game as a means of delivering stroke rehabilitation for patients with upper limb motor function loss. METHODS: Patients aged 50 to 70 years, all of whom experienced motor deficits after acute ischemic stroke, participated in 3 optional therapy sessions using augmented reality therapeutic gaming over the course of 1 week, targeting deficits in upper extremity strength and range of motion. After completion of the game, we administered a 16-item questionnaire to the patients to assess the game's acceptability; 8 questions were answered by rating on a scale from 1 (very negative experience) to 5 (very positive experience); 8 questions were qualitative. RESULTS: Patients (n=5) completed a total of 23 out of 45 scheduled augmented reality game sessions, with patient fatigue as the primary factor for uncompleted sessions. Each patient consented to 9 potential game sessions and completed a mean of 4.6 (SE 1.3) games. Of the 5 patients, 4 (80%) completed the questionnaire at the end of their final gaming session. Of note, patients were motivated to continue to the end of a given gaming session (mean 4.25, 95% CI 3.31-5.19), to try other game-based therapies (mean 3.75, 95% CI 2.81-4.69), to do another session (mean 3.50, 95% CI 2.93-4.07), and to perform other daily rehabilitation exercises (mean 3.25, 95% CI 2.76-3.74). In addition, participants gave mean scores of 4.00 (95% CI 2.87-5.13) for overall experience; 4.25 (95% CI 3.31-5.19) for comfort; 3.25 (95% CI 2.31-4.19) for finding the study fun, enjoyable, and engaging; and 3.50 (95% CI 2.52-4.48) for believing the technology could help them reach their rehabilitation goals. For each of the 4 patients, their reported scores were statistically significantly higher than those generated by a random sampling of values (patient 1: P=.04; patient 2: P=.04; patient 4: P=.004; patient 5: P=.04). CONCLUSIONS: Based on the questionnaire scores, the patients with upper limb motor deficits following stroke who participated in our case study found our augmented reality game motivating, comfortable, engaging, and tolerable. Improvements in augmented reality technology motivated by this case study may one day allow patients to work with improved versions of this therapy independently in their own home. We therefore anticipate that smartphone-based augmented reality gaming systems may eventually provide useful postdischarge self-treatment as a supplement to professional therapy for patients with upper limb deficiencies from stroke.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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