Effects of an Immersive Virtual Reality Exergame on University Students’ Anxiety, Depression, and Perceived Stress: Pilot Feasibility and Usability Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, there has been an increase in the number of students with depression, anxiety, and perceived stress. A solution that has been increasingly used for improving health and well-being is exergaming. The effects and acceptability of exergames have been studied widely but mostly with older adults. The feasibility and usability of exergames among university students, especially those of immersive virtual reality (iVR) exergames, remain unexplored. OBJECTIVE: This study aimed to explore the feasibility of a 6-week iVR exergame-based intervention in reducing anxiety, depression, and perceived stress among university students and to examine the usability and acceptability of such games. METHODS: A total of 31 university students were recruited to participate in a 6-week study in which they needed to play a boxing-style iVR exergame called FitXR (FitXR Limited) twice per week (30 minutes per session). Their anxiety (Beck Anxiety Inventory), depression (Beck Depression Inventory-II), and perceived stress (Perceived Stress Scale) levels were measured before and after intervention. RESULTS: A total of 15 participants completed the 6-week study. Our results suggested that participants' mean depression scores decreased significantly from 8.33 (SD 5.98) to 5.40 (SD 5.14) after the intervention (P=.01). In addition, most participants (14/15, 93%) believed that the iVR exergame has good usability. Furthermore, most participants (14/15, 93%) were satisfied with the iVR gameplay experience and would play the iVR exergame again in the future. Of the 15 participants, 11 (73%) would recommend the iVR exergame to their friends. CONCLUSIONS: The results gained from this study show that the iVR exergame has good usability, is highly acceptable, and has the potential to reduce depression levels among university students.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle