Virtual Reality Experience Intervention May Reduce Responsive Behaviors in Nursing Home Residents with Dementia: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with advanced dementia often exhibit responsive behaviors such as apathy, depression, agitation, aggression, and psychosis. Non-pharmacological approaches (e.g., listening to music, watching television, doing arts and crafts) are now considered as a first-line strategy to manage responsive behaviors in clinical practice due to the potential risks associated with the antipsychotic medications. To date, no evaluations of immersive non-head mounted virtual reality (VR) experience as a non-pharmacologic approach for people with advanced dementia living in nursing homes have been reported. OBJECTIVE: To evaluate the feasibility (acceptance and safety) of VR experience. METHODS: A single site case series (nonrandomized and unblinded) with a convenience sample (N = 24; age = 85.8±8.6 years; Cognitive Performance Scale score = 3.4±0.6) measuring depression and agitation before and after the intervention. The intervention was a 30-min long research coordinator- facilitated VR experience for two weeks (10 sessions). RESULTS: The intervention was feasible (attrition rate = 0% ; adverse events = 0). A reduction in depression and in agitation was observed after the intervention. However, we suggest extreme caution in interpreting this result considering the study design and small sample size. CONCLUSION: This study provides the basis for conducting a randomized controlled trial to evaluate the effect of VR experience on responsive behaviors in nursing homes. Since our intervention uses a smart remote-controlled projector without a headset, infectious exposure can be avoided following the COVID-19 pandemic-induced physical distancing policy in care homes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».