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Enregistrement W4309830226 · doi:10.2196/39932

Handheld Weights as an Effective and Comfortable Way To Increase Exercise Intensity of Physical Activity in Virtual Reality: Empirical Study

2022· article· en· W4309830226 sur OpenAlexvenueno aff
Jacek Polechoński, Anna Zwierzchowska, Łukasz Makioła, Dorota Groffik, Karolina Kostorz

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttractivenessExercise intensityHeart rateEntertainmentUsabilityPhysical therapyPerceived exertionPsychologyMobile devicePerceptionVirtual realityPhysical medicine and rehabilitationApplied psychologyMedicineComputer scienceHuman–computer interactionBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In recent years, there has been a growing interest in active virtual reality games (AVRGs) that provide entertainment and encourage more physical activity (PA). Since playing AVRGs involves primarily arm movements, the intensity of this form of PA may not be sufficient for health benefits. Therefore, it is worth looking for virtual entertainment solutions that are comfortable for users and at the same time increase physical exercise. Objective The main objective of this study was to evaluate the effect of external loading of the arms in the form of handheld weights (HHWs) on exercise intensity in users playing a popular AVRG. The results obtained in the study were compared with the PA recommendations for health. The study also assessed the perceptions of the users about the attractiveness and usefulness of this type of exercise and discomfort caused by additional load on the arms. Methods The study covered 17 young adults aged 18 to 25 years playing an AVRG (Beat Saber) with no arm load and with HHWs (0.5 kg). A PlayStation 4 PRO console (Sony) with accessories including a head-mounted display and controllers was used in the study. PA intensity was evaluated using a heart rate monitor based on the percentage of maximal heart rate (% HRmax). The usability, attractiveness, and comfort perceived during exercise by users were evaluated using a survey questionnaire. Results The measurements showed that the mean % HRmax in participants playing Beat Saber without HHWs was significantly lower (P<.001; Cohen d=1.07) than that observed when playing with HHWs. It should be emphasized that with no additional load, the intensity of PA was low (mean 63.7% HRmax, SD 9.3% HRmax), while with the upper limb load, it increased to a moderate level (mean 67.1% HRmax, SD 10.3% HRmax), which is recommended for health benefits. The survey conducted in the study showed that HHWs (0.5 kg) attached to the wrists did not disturb Beat Saber players. Conclusions Since PA in most of the modern AVRGs primarily involves upper limb movements, the use of HHW seems to be a simple and effective way to increase exercise intensity, especially because, as reported by the study participants, such a procedure does not cause discomfort while using the application.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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