Using Virtual Reality to Assess and Promote Transfer of Memory Training in Older Adults With Memory Complaints: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
In this proof-of-concept study, we assessed the potential for immersive virtual reality (VR) to measure transfer following strategic memory training, and whether efficacy and transfer are increased when training is complemented by practice in an immersive virtual environment. Forty older adults with subjective memory complaints were trained with the method of loci. They were randomized to either a condition where they practiced the strategy in VR (n = 20) or a control condition where they were familiarized with VR using a non-memory task (n = 20). Training efficacy was measured with word recall, and transfer of the training benefit was measured with a recall task completed in two VR tasks (primary outcomes) as well as a self-report memory questionnaire (secondary outcomes). Testing was administered before (PRE), midway (POST 3), and after (POST 6) training. Participants improved their scores on word recall. Regarding transfer measures, participants improved their performance in the two VR recall tasks but not on the self-report memory questionnaire. No significant group effect was observed. Improvement was found when comparing PRE to POST 3 with no further improvement at POST 6. Thus, strategic memory training improved the memory of seniors with memory complaints on word recall and a transfer task relying on a VR scenario that resembles real-life. However, no evidence supporting an increase in transfer effects was found when enriching training with VR memory exercises.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».