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Enregistrement W3092262466 · doi:10.2196/18127

Cognitive Training Using Fully Immersive, Enriched Environment Virtual Reality for Patients With Mild Cognitive Impairment and Mild Dementia: Feasibility and Usability Study

2020· article· en· W3092262466 sur OpenAlexvenueno aff
Seo Jung Yun, Min‐Gu Kang, Dongseok Yang, Younggeun Choi, Heejae Kim, Byung‐Mo Oh, Han Gil Seo

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDementiaCognitionVirtual realityMoodCognitive trainingCognitive evaluation theoryCognitive rehabilitation therapyTest (biology)Likert scalePsychologyRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineClinical psychologyHuman–computer interactionComputer sciencePsychiatryDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive training using virtual reality (VR) may result in motivational and playful training for patients with mild cognitive impairment and mild dementia. Fully immersive VR sets patients free from external interference and thus encourages patients with cognitive impairment to maintain selective attention. The enriched environment, which refers to a rich and stimulating environment, has a positive effect on cognitive function and mood. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the feasibility and usability of cognitive training using fully immersive VR programs in enriched environments with physiatrists, occupational therapists (OTs), and patients with mild cognitive impairment and mild dementia. METHODS: The VR interface system consisted of a commercialized head-mounted display and a custom-made hand motion tracking module. We developed the virtual harvest and cook programs in enriched environments representing rural scenery. Physiatrists, OTs, and patients with mild cognitive impairment and mild dementia received 30 minutes of VR training to evaluate the feasibility and usability of the test for cognitive training. At the end of the test, the usability and feasibility were assessed by a self-report questionnaire based on a 7-point Likert-type scale. Response time and finger tapping were measured in patients before and after the test. RESULTS: Participants included 10 physiatrists, 6 OTs, and 11 patients with mild cognitive impairment and mild dementia. The mean scores for overall satisfaction with the program were 5.75 (SD 1.00) for rehabilitation specialists and 5.64 (SD 1.43) for patients. The response time of the dominant hand in patients decreased after the single session of cognitive training using VR, but this was not statistically significant (P=.25). There was no significant change in finger tapping in either the right or left hand (P=.48 and P=.42, respectively). None of the participants reported headaches, dizziness, or any other motion sickness after the test. CONCLUSIONS: A fully immersive VR cognitive training program may be feasible and usable in patients with mild cognitive impairment and mild dementia based on the positive satisfaction and willingness to use the program reported by physiatrists, OTs, and patients. Although not statistically significant, decreased response time without a change in finger tapping rate may reflect a temporary increase in attention after the test. Additional clinical trials are needed to investigate the effect on cognitive function, mood, and physical outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations69
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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