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Enregistrement W4212770658 · doi:10.2196/32117

Immersive Virtual Reality–Based Cognitive Intervention for the Improvement of Cognitive Function, Depression, and Perceived Stress in Older Adults With Mild Cognitive Impairment and Mild Dementia: Pilot Pre-Post Study

2022· article· en· W4212770658 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kaiyan Zhu, Qiongyao Zhang, Bingwei He, MeiZhen Huang, Rong Lin, Hong Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Innovation Project of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCognitionNeuropsychologyDementiaPsychological interventionIntervention (counseling)Cognitive InterventionDepression (economics)Clinical psychologyPsychologyPhysical therapyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence of dementia is increasing annually, resulting in varying degrees of adverse effects for individuals, families, and society. With the continuous development of computer information technology, cognitive interventions are constantly evolving. The use of immersive virtual reality (IVR) as a cognitive intervention for older adults with mild cognitive impairment (MCI) and mild dementia (MD) is promising, although only few studies have focused on its use. OBJECTIVE: The Chinese virtual supermarket (CVSM) IVR system was developed to provide a comprehensive and individual cognitive intervention program for older patients with MCI and MD. The aim of this study was to explore the feasibility and clinical effectiveness of this 5-week IVR-based cognitive intervention. METHODS: A pretest-posttest study design was conducted with 31 older adults with MCI and MD from August 2020 to January 2021. All participants participated in a 5-week immersive virtual cognitive training program using the CVSM system. Feasibility was assessed as the incidence and severity of cybersickness symptoms and participant satisfaction based on questionnaires conducted after the intervention. Clinical effectiveness was evaluated using neuropsychological assessments, including several commonly used measures of cognitive function, depression, perceived stress, and activities of daily living. Measurements were obtained at baseline and after the intervention period. RESULTS: A total of 18 patients with MCI (mean age 82.94 [SD 5.44] years; 12 females) and 13 patients with MD (mean age 85.7 [SD 4.67] years, 10 females) participated in this pilot study. Both groups showed significant improvements in all cognitive function measurements (P<.001). The MD group had a significantly greater improvement in general cognitive function compared to the MCI group in Montreal Cognitive Assessment Scale, Symbol Digit Modalities Test, Shape Trail Test, and Auditory Verbal Learning Test. Furthermore, an intervention effect was observed in the improvement of perceived stress (P=.048 for MD group, P=.03 for MCI group ). CONCLUSIONS: The use of the CVSM system may be effective in enhancing the cognitive function of patients with MCI and MD, including general cognitive function, memory, executive function, and attention. IVR technology enriches cognitive intervention approaches and provides acceptable, professional, personalized, and interesting cognitive training for older adults with cognitive impairment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials ChiCTR2100043753; https://trialsearch.who.int/Trial2.aspx?TrialID=ChiCTR2100043753.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations68
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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