Design Considerations for an Exergame-Based Training Intervention for Older Adults With Mild Neurocognitive Disorder: Qualitative Study Including Focus Groups With Experts and Health Care Professionals and Individual Semistructured In-depth Patient Interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exergames have attracted growing interest in the prevention and treatment of neurocognitive disorders. The most effective exergame and training components (ie, exercise and training variables such as frequency, intensity, duration, or volume of training and type and content of specific exergame scenarios) however remain to be established for older adults with mild neurocognitive disorders (mNCDs). Regarding the design and development of novel exergame-based training concepts, it seems of crucial importance to explicitly include the intended users' perspective by adopting an interactive and participatory design that includes end users throughout different iterative cycles of development. OBJECTIVE: This study aimed to determine the capabilities, treatment preferences, and motivators for the training of older adults with mNCD and the perspectives of individuals on training goals and settings and requirements for exergame and training components. METHODS: A qualitative study including expert focus groups and individual semistructured in-depth patient interviews was conducted. Data were transcribed to a written format to perform qualitative content analysis using QCAmap software. RESULTS: In total, 10 experts and health care professionals (80% females) and 8 older adults with mNCD (38% females; mean age 82.4, SD 6.2 years) were recruited until data saturation was observed. CONCLUSIONS: The psychosocial consequences of patients' self-perceived cognitive deterioration might be more burdensome than the cognitive changes themselves. Older adults with mNCD prefer integrative forms of training (such as exergaming) and are primarily motivated by enjoyment or fun in exercising and the effectiveness of the training. Putting the synthesized perspectives of training goals, settings, and requirements for exergames and training components into context, our considerations point to opportunities for improvement in research and rehabilitation, either by adapting existing exergames to patients with mNCDs or by developing novel exergames and exergame-based training concepts specifically tailored to meet patient requirements and needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».