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Enregistrement W3166733316 · doi:10.2196/27884

The Effects of Exergaming on Sensory Reweighting and Mediolateral Stability of Women Aged Over 60: Usability Study

2021· article· en· W3166733316 sur OpenAlexvenueno aff
Mariann Sápi, Anna Fehér-Kiss, Krisztina Csernák, Andrea Domján, Sándor Pintér

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Physical medicine and rehabilitationUsabilitySensory systemPhysical therapyMedicineRehabilitationPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults tend to experience difficulties in switching quickly between various reliable sensory inputs, which ultimately may contribute to an increased risk of falls and injuries. Sideward falls are the most frequent cause of hip fractures among older adults. Recently, exergame programs have been confirmed as beneficial tools for enhancing postural control, which can reduce the risk of falls. However, studies to explore more precisely which mechanism of exergaming directly influences older women's ability to balance are still needed. OBJECTIVE: Our aim was to evaluate, in a single-group pretest/posttest/follow-up usability study, whether Kinect exergame balance training might have a beneficial impact on the sensory reweighting in women aged over 60. METHODS: ) participated in the study. The volunteers trained with the commercially available games of Kinect for Xbox 360 console 3 times (30 minutes/session) a week over a 6-week period (total of 18 visits). Participants' postural sway in both the anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) directions was recorded with NeuroCom Balance Master 6.0. To assess and measure postural sensory reweighting, the Modified Clinical Test of Sensory Interaction in Balance was used, where volunteers were exposed to various changes in visual (eyes open or eyes closed) and surface conditions (firm or foam surface). RESULTS: In the ML direction, the Kinect exergame training caused a significant decrease in the sway path on the firm surface with the eyes open (P<.001) and eyes closed (P=.001), and on the foam surface with the eyes open (P=.001) and eyes closed (P<.001) conditions compared with baseline data. The follow-up measurements when compared with the baseline data showed a significant change in the sway path on the firm surface with the eyes open (P<.001) and eyes closed (P<.001) conditions, as well as on the foam surface with the eyes open (P=.003) and eyes closed (P<.001) conditions. Besides, on the firm surface, there were no significant differences in sway path values in the AP direction between the baseline and the posttraining measurements (eyes open: P=.49; eyes closed: P=.18). Likewise, on the foam surface, there were no significant differences in sway path values in the AP direction under both eyes open (P=.24) and eyes closed (P=.84) conditions. CONCLUSIONS: The improved posturography measurements of the sway path in the ML direction might suggest that the Kinect exergame balance training may have effects on sensory reweighting, and thus on the balance of women aged over 60. Based on these results, Kinect exergaming may provide a safe and potentially useful tool for improving postural stability in the crucial ML direction, and thus it may help reduce the risk of falling.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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