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Enregistrement W3203074119 · doi:10.2196/29763

A Virtual Smash Room for Venting Frustration or Just Having Fun: Participatory Design of Virtual Environments in Digitally Reinforced Cancer Rehabilitation

2021· article· en· W3203074119 sur OpenAlexvenueno aff
Johanna Persson, Douglas Clifford, Mattias Wallergård, Ulrika Sandén

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFamiljen Kamprads Stiftelse
Mots-clésRehabilitationCoping (psychology)Virtual realityPsychologyParticipatory designEveryday lifeCitizen journalismVirtual machineApplied psychologyFocus groupComputer scienceHuman–computer interactionEngineeringPsychotherapistWorld Wide WebOperations managementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer rehabilitation is central for helping patients and relatives create a functional everyday life based on the changes in life conditions. The needs are highly individual and include physical, mental, and social challenges. Cancer rehabilitation programs offer coping strategies, including guidelines on how to handle emotions. OBJECTIVE: This paper presents a participatory design activity where patients in cancer rehabilitation use a virtual smash room, which is a virtual environment where the user can break things, mainly porcelain or glass items such as vases or plates. The objective is to understand attitudes to, and some effects of, using this application, as well as eliciting ideas of other virtual environments that would be desired. METHODS: The virtual environment presented here, the virtual smash room, was designed at the request of a patient with cancer who wanted a tool for venting frustration. In this virtual environment, the user can break porcelain, vases, and plates. Patients participating in a week-long cancer rehabilitation program tested the virtual smash room and reported their experiences through a questionnaire. The questionnaire comprised three sections: (1) a subset of the Intrinsic Motivation Inventory (IMI), (2) a subset of the Virtual Reality Symptoms Questionnaire (VRSQ), and (3) a free-text response section. RESULTS: A total of 101 responses were gathered. The results from the IMI questions showed that the participants found the virtual experience enjoyable (mean 4.52, maximum 5, SD 0.73), and it helped them retain their focus (mean 4.44, maximum 5, SD 0.74). The VRSQ revealed that there were only minor symptoms related to general discomfort (5.9%, n=6), fatigue (5.9%, n=6), nausea (3.0%, n=3), and tired eyes (8.9%, n=9), while several participants experienced dizziness (22.8%, n=23). Since only postmeasurements were gathered, nothing could be concluded about the prevalence of these symptoms before testing. The free-text responses indicated that the user group had many ideas for other virtual environments to use in cancer rehabilitation. CONCLUSIONS: This study presents a concept of using virtual reality in the cancer rehabilitation process and exemplifies activities of patient participation in the design process. Virtual reality has potential in being both distracting and enjoyable, while certain aspects of cybersickness might be especially important to consider for a user group already experiencing physical and mental issues. The results will act as input in the process of further designing virtual applications in digitally reinforced cancer rehabilitation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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