MIRA Rehab Exergames for Older Male Residents in a Care Home Center in Saudi Arabia: Protocol for a Feasibility Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity leads to improvements in morbidity, mortality, and quality of life, especially when it is progressive, challenging, and regular. There is strong evidence that strength and balance exercises decrease the risk of falling. However, traditional exercises may be tedious and not very motivating for participants. Exergames have been found to increase engagement and enjoyment for older users. OBJECTIVE: This study will conduct a feasibility randomized controlled trial (RCT) on the use of MIRA Rehab Exergames among older male residents in a care home setting in Saudi Arabia. A sample of 30 eligible participants will be recruited to meet feasibility study requirements. METHODS: We will recruit 38 residents in the care home who will be randomly allocated to either an intervention or a control group. The intervention participants will perform gamified exercises using the MIRA telerehabilitation platform (30 minutes 3 times per week for 6 weeks). The control group will receive educational advice based on booklets of the Otago exercise program and be encouraged to exercise (30 minutes 3 times per week for 6 weeks). Participants will be assessed at weeks 0, 6, and 12. Assessments will include feasibility measures (eligibility, recruitment and attrition rates, and practicalities of data collection methods) and participant outcome measures (balance, strength, mobility, adherence, quality of life, fear of falling, depression, acceptability, and usability). RESULTS: Data collection started in November 2021 and ended in March 2022. The study is currently in the data analysis stage, which commenced in May 2022. The findings from this feasibility RCT will be used to design a definitive RCT to test whether the MIRA Rehab Exergame program benefits older people in Saudi Arabia who may not like participating in traditional exercise programs and may be unwilling or unable to leave their homes. CONCLUSIONS: This study will contribute to our understanding of how to recruit in this specific population and provide information to inform the design of a future RCT. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/39148.
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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 | 0,035 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,010 |
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 ».