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Enregistrement W3137764453 · doi:10.1186/s12984-021-00834-2

Virtual reality‐based assessment of cognitive‐locomotor interference in healthy young adults

2021· article· en· W3137764453 sur OpenAlexaff
Anne Deblock-Bellamy, Anouk Lamontagne, Bradford J. McFadyen, Marie‐Christine Ouellet, Andréanne K. Blanchette

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité LavalMcGill UniversityJewish Rehabilitation HospitalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)HeadsetCognitionVirtual realityPsychologyActivities of daily livingEveryday lifePhysical medicine and rehabilitationCognitive psychologyComputer scienceHuman–computer interactionMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A recent literature review emphasized the importance of assessing dual-task (DT) abilities with tasks that are representative of community ambulation. Assessing DT ability in real-life activities using standardized protocols remains difficult. Virtual reality (VR) may represent an interesting alternative enabling the exposure to different scenarios simulating community walking. To better understand dual-task abilities in everyday life activities, the aims of this study were (1) to assess locomotor and cognitive dual-task cost (DTC) during representative daily living activities, using VR, in healthy adults; and 2) to explore the influence of the nature and complexity of locomotor and cognitive tasks on DTC. METHODS: Fifteen healthy young adults (24.9 ± 2.7 years old, 8 women) were recruited to walk in a virtual 100 m shopping mall corridor, while remembering a 5-item list (DT condition), using an omnidirectional platform and a VR headset. Two levels of difficulty were proposed for the locomotor task (with vs. without virtual agent avoidance) and for the cognitive task (with vs. without items modification). These tasks were also performed in single task (ST) condition. Locomotor and cognitive DTC were measured by comparing performances in ST and DT conditions. Locomotor performance was characterized using walking speed, walking fluidity, and minimal distance between the participant and the virtual agent during avoidance. Cognitive performance was assessed with the number of items correctly recalled. Presence of DTC were determined with one-sample Wilcoxon signed-rank tests. To explore the influence of the tasks' complexity and nature on DTC, a nonparametric two-way repeated measure ANOVA was performed. RESULTS: No locomotor interference was measured for any of the outcomes. A cognitive DTC of 6.67% was measured (p = .017) while participants performed simultaneously both complex locomotor and cognitive tasks. A significant interaction between locomotor task complexity and cognitive task nature (p = .002) was identified on cognitive DTC. CONCLUSIONS: In challenging locomotor and cognitive conditions, healthy young adults present DTC in cognitive accuracy, which was influenced by the locomotor task complexity task and the cognitive task nature. A similar VR-based protocol might be used to investigate DT abilities in older adults and individuals with a 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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