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Enregistrement W4226027923 · doi:10.2196/36768

Modification in the Motor Skills of Seniors in Care Homes Using Serious Games and the Impact of COVID-19: Field Study

2022· article· en· W4226027923 sur OpenAlexvenueno aff
Jana Marina Kleschnitzki, Inga Großmann, Reinhard Beyer, Luzi Beyer

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicTinetti testCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intervention (counseling)PsychologyIsolation (microbiology)Test (biology)GerontologyMotor skillMedicinePhysical therapyDevelopmental psychologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The pandemic has highlighted the importance of low-threshold opportunities for exercise and physical activity. At the beginning of 2020, the COVID-19 pandemic led to many restrictions, which affected seniors in care facilities in the form of severe isolation. The isolation led, among other things, to a lack of exercise, which has led to a multitude of negative effects for this target group. Serious games can potentially help by being used anywhere at any time to strengthen skills with few resources. Objective The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a serious game to strengthen motor skills (study 1) and the influence of pandemic restrictions (study 2) on seniors in care facilities. Methods The data on motor skills (measured by the Tinetti test) originated from an intervention study with repeated measurements that was interrupted by the pandemic conditions. Data were collected 4 times every 3 months with an intervention group (IG, training 3 times for 1 hour per week) and a control group (CG, no intervention). There were 2 substudies. The first considered the first 6 months until the pandemic restrictions, while the second considered the influence of the restrictions on motor skills. Results The sample size was 70. The IG comprised 31 (44%) participants, with 22 (71%) female and 9 (29%) male seniors with an average age of 85 years. The CG comprised 39 (56%) participants, with 31 (79%) female and 8 (21%) male seniors with an average age of 87 years. In study 1, mixed-design ANOVA showed no significant interaction between measurement times and group membership for the first measurements (F2.136=1.414, P<.25, partial η2=.044), but there was a significant difference between the CG (mean 16.23, SD 1.1) and the IG (mean 19.81, SD 1.2) at the third time of measurement (P=.02). In study 2 the mixed-design ANOVA (used to investigate motor skills before and after the pandemic conditions between the 2 groups) couldn’t reveal any significant interaction between measurement times and group membership: F1.67=2.997, P<.09, partial η2=.043. However, there was a significant main effect of the time of measurement: F1.67=5.44, P<.02, partial η²=.075. Conclusions During the first 6 months, the IG showed increased motor skills, whereas the motor skills of the CG slightly deteriorated and showed a statistically significant difference after 6 months. The pandemic restrictions leveled the difference and showed a significant negative effect on motor skills over 3 months. As our results show, digital games have the potential to break down access barriers and promote necessary maintenance for important skills. The pandemic has highlighted the importance of low-threshold opportunities for exercise and physical activity. This potentially great benefit for the challenges of tomorrow shows the relevance of the topic and demonstrates the urgent need for action and research. Trial Registration Deutsches Register klinischer Studien DRKS00016633; https://tinyurl.com/yckmj4px

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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