Facilitators and Barriers to Using Virtual Reality and its Impact on Social Engagement in Aged Care Settings: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This scoping review aims to identify the facilitators and barriers to the implementation of VR technology in the aged-care setting. Background: Virtual reality (VR) offers the potential to reduce social isolation and loneliness through increased social engagement in aged-care settings. Methods and Analysis: This scoping review followed the Joanna Briggs Institute scoping review methodology and took place between March and August 2022. The review included a three-step search strategy: (1) identifying keywords from CINHAL, Embase, Medline, PsycInfo, Scopus, and Web of Science (2) conducting a second search using all identified keywords and index terms across selected databases; and (3) searching the reference lists of all included articles and reports for additional studies. Results: The final review included 22 articles. The analysis identified factors affecting the VR technology implementation in aged care settings to reduce isolation and loneliness: (a) key facilitators are local champions and staff training. (b) barriers include technological adaptability, video quality, and organizational culture. Conclusion: Existing evidence points to VR as a promising intervention to decrease loneliness and feelings of isolation and improve social engagement in older people living in aged-care settings.
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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 | 0,021 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».