The Long-term Effects of Immersive Virtual Reality Reminiscence in People With Dementia: Longitudinal Observational Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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