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Enregistrement W3157660906 · doi:10.2196/28210

Examining the Feasibility of Early Mobilization With Virtual Reality Gaming Using Head-Mounted Display and Adaptive Software With Adolescents in the Pediatric Intensive Care Unit: Case Report

2021· article· en· W3157660906 sur OpenAlexvenueno aff
Byron Lai, Maegen Powell, Anne Grace Clement, Drew Davis, Erin Swanson‐Kimani, Leslie Hayes

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of AlabamaUniversity of Alabama at Birmingham
Mots-clésSession (web analytics)Virtual realityOptical head-mounted displayPsychologyComputer scienceMedicineMultimediaMedical educationPhysical therapyHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early rehabilitative mobilization for adolescents is safe and feasible. However, there is a lack of published rehabilitation strategies and treatments that can maximize engagement and outcomes among adolescents in the pediatric intensive care unit (PICU). Virtual reality (VR) gaming using a head-mounted display (HMD) and adaptive software can allow active and nonactive gameplay at the bedside for people with limited arm mobility, making it a potentially inclusive and enjoyable treatment modality for adolescents in the PICU. OBJECTIVE: The purpose of this brief case study is to report on the preliminary feasibility of incorporating adaptive VR gaming using an HMD with 2 adolescents who received early mobility treatment within the PICU. METHODS: This study was a mini-ethnographic investigation of 2 adolescents (a 15-year-old male and a 13-year old male) in the PICU who underwent VR gaming sessions as part of their early mobilization care, using an Oculus Rift HMD and adaptive software (WalkinVR) that promoted full gameplay in bed. The Rift was plugged into a gaming laptop that was set up on a table within the patient's room before each session. The intervention was delivered by an adapted exercise professional and supervised by a physical therapist. Patients had access to a variety of active games (eg, boxing, rhythmic movement to music, and exploratory adventure) and nonactive games (eg, racing and narrative adventure). Gaming sessions were scheduled between usual care, when tolerable and requested by the participant. The interventionist and therapists took audio-recorded and written notes after completing each gaming session. These data were analyzed and presented in a narrative format from the perspective of the research team. RESULTS: Case 1 participated in 4 gaming sessions, with an average of 18 minutes (SD 11) per session. Case 2 participated in 2 sessions, with an average of 35 minutes (SD 7) per session. Both cases were capable of performing active gaming at a moderate level of exercise intensity, as indicated by their heart rate. However, their health and symptoms fluctuated on a daily basis, which prompted the gameplay of adventure or nonactive games. Gameplay appeared to improve participants' affect and alertness and motivate them to be more engaged in early mobilization therapy. Gameplay without the WalkinVR software caused several usability issues. There were no serious adverse events, but both cases experienced symptoms based on their condition. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest that VR gaming with HMDs and adaptive software is likely a feasible supplement to usual care for adolescents within the PICU, and these findings warrant further investigation. Recommendations for future studies aimed at incorporating VR gaming during early mobilization are presented herein.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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