VR-based cognitive rehabilitation for children with traumatic brain injuries: Feasibility and safety.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVE: Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of acquired disability in children, who are at risk of significant impairment in executive function (EF). Virtual reality technology provides a novel strategy to offer rich and immersive training content that is both appealing to children and of potential value in improving their daily functioning. The present study aimed to evaluate the feasibility and safety of implementing an innovative VR-based interactive cognitive training (VICT) system for EF rehabilitation designed to meet the developmental and clinical needs of children with TBI. RESEARCH METHOD/DESIGN: A parallel-group random-block randomized controlled trial was conducted among 26 children 7-17 years with TBI, who completed baseline, postintervention, and 2-month follow-up visits. Feasibility was assessed for recruiting children, measuring outcomes, and implementing the intervention. VR satisfaction was assessed via 5-point Likert scales. Safety outcomes included simulator sickness (0-4) and physical exertion (6-20). Preliminary efficacy was assessed by NIH Toolbox Cognitive Battery tasks. RESULTS: = .19). Preliminary evidence supported potential efficacy of the intervention, particularly for moderate and severe TBIs. CONCLUSION/IMPLICATIONS: The present study found high feasibility, safety, and preliminary efficacy of the VICT system. Further research is required to fully examine the intervention's efficacy as a possible rehabilitation tool for children with TBI. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».