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Enregistrement W3198331590 · doi:10.3389/frvir.2021.720523

Virtual Reality for Veteran Relaxation (VR2) – Introducing VR-Therapy for Veterans With Dementia – Challenges and Rewards of the Therapists Behind the Scenes

2021· article· en· W3198331590 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Virtual Reality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensVeterans Affairs CanadaYork UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicinePopulationHealth carePsychologyBurnoutNursingClinical psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Many veterans with dementia placed in long term care exhibit responsive behaviours such as physical and verbal responsiveness (e.g., shouting, hitting, biting, grabbing). Responsive behaviours lead to negative clinical outcomes, staff burnout, contribute to absenteeism, low engagement, and an elevated risk of abuse or neglect. Virtual Reality (VR) has shown great promise in relieving stress and improving quality of life in frail older adults and has been increasingly explored as a non-pharmacological therapy for people with dementia. Ongoing studies are evaluating the clinical outcomes of VR-therapy for this population, but the challenges and learnings of the healthcare providers who administer VR-therapy remain under-reported. Objective: Capture the experiences of Recreational Therapists (RTs) who conducted study sessions and administered VR-therapy to residents with dementia as part of a clinical trial that took place at the Perley and Rideau Veterans’ Health Centre. We collected: RTs’ feedback on the process of conducting research, specifically with respect to technical, environmental and personal challenges, learnings, and recommendations. Methods: In-depth interviews were conducted with all seven RTs who administered VR-therapy and collected data for a trial that took place from January-December 2019. Interviews were audio-recorded, transcribed, anonymized, and imported into the NVivo analysis tool, where two independent researchers coded the interviews into themes. Results: RTs reported ease in learning to use the VR-technology, main challenges were unfamiliarity with, and insufficient time allocated to, conducting research. Scheduled VR-therapy sessions were physically and emotionally easier for the RTs to administer. Despite RTs hesitations to place the VR-equipment on frail individuals in distress, RTs reported positive impacts on managing responsive behaviours during these few targeted sessions, especially for participants for whom the trigger was related to physical pain rather than emotional distress. Staff have continued to offer scheduled VR-therapy sessions beyond the duration of the study. Conclusion: The experience of using VR in the veteran resident population is generally positive. Areas for improvements including better support to the RTs regarding to novel interventions and research method. Feedback received from RTs in this study provides critical information to support successful, sustainable implementation of VR-therapy, both for further evaluation and as a regular activity program. Failure to consider the experiences of these vital stakeholders when developing novel interventions contributes to the gap between efficacy in research and effectiveness in practice.

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,263 · 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