An Intervention on Anxiety Symptoms in Moderate Alzheimer’s Disease through Virtual Reality: A Feasibility Study and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Although cognitive impairment is considered the core deficit of dementia, anxiety disorders also have a negative influence on the social and daily life of the affected population. We have explored the exposure of relaxing scenarios in immersive Virtual Reality (iVR) as an intervention strategy for people with moderate Alzheimer's disease. (2) Methods: Three participants were recruited from a day center to participate in a five-week study, which included a Pre- and Post-evaluation with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Neuropsychiatric Inventory-Questionnaire (NPI-Q), Clinical Dementia Rating Scale (CDR), Global Deterioration Scale (GDS), Hamilton Anxiety Rating Scale (HARS), State-Trait Anxiety Inventory (STAI), and the anxiety subdomain of the Neuropsychiatric Inventory (NPI). Participants' heart rate, oxygen saturation, arterial pressure, and respiratory rate were also monitored during intervention sessions. Three virtual scenarios from Nature Treks VR were used as the intervention over three weeks (a total of nine sessions). (3) Results: Post-intervention anxiety assessment showed a light reduction in psychological anxiety in the HARS questionnaire. A light reduction in heart rate was also observed during the exposure to iVR. (4) Discussion: The use of virtual scenarios was a satisfactory experience for all the participants. Preliminary data point to a relaxing effect of iVR scenarios and a potential reduction in psychological anxiety, but further research is required to confirm the efficacy of the intervention.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».