The Long-term Effects of Immersive Virtual Reality Reminiscence in People With Dementia: Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Novel nonpharmacological therapies are being developed to prevent cognitive decline and reduce behavioral and psychological symptoms in patients with dementia. Virtual reality (VR) reminiscence was reported to improve anxiety, apathy, and cognitive function immediately after intervention in individuals at residential aged care facilities. However, its effect on elderly patients with dementia and how long this effect could last remain unknown. OBJECTIVE: The aim of this paper is to investigate the effect of immersive VR reminiscence in people with dementia both immediately after and 3-6 months after intervention. METHODS: A pilot study was conducted in 2 dementia care units. VR reminiscence therapy sessions were conducted twice per week for a 3-month period. Cognitive function, global status, depressive symptoms, and caregiver burden were assessed before and immediately after VR intervention in 20 participants. Subsequently, 7 participants were reassessed 3-6 months after the VR intervention. Wilcoxon sign-rank test was used for statistical comparisons of the changes. RESULTS: There were no significant changes in cognitive function, global status, and caregiver burden immediately after the VR intervention, but there was a significant reduction in depressive symptoms (P=.008). Moreover, compared with the cognitive function immediately after VR, it kept declining 3-6 months after. CONCLUSIONS: Immersive VR reminiscence can improve mood and preserve cognitive function in elderly patients with dementia during the period of the intervention. Studies using a control group and comparing the use of VR with traditional forms of reminiscence should be conducted in the future to confirm and expand on these findings.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».