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Enregistrement W4386320367 · doi:10.2196/45637

Virtual Exercise in Medicine: A Proof of Concept in a Healthy Population

2023· article· en· W4386320367 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Le Roy, Charles Martin‐Krumm, Charlotte Poupon, Raphaëlle Richieri, Éric Malbos, Fanny Barthélémy, Éric Guedj, Marion Trousselard

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintProof of conceptPopulationComputer scienceMedicinePsychologyWorld Wide WebEnvironmental healthOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Science is beginning to establish the benefits of the use of virtual reality (VR) in health care. This therapeutic approach may be an appropriate complementary treatment for some mental illnesses. It could prevent high levels of morbidity and improve the physical health of patients. For many years, the literature has shown the health benefits of physical exercise. Physical exercise in a VR environment may improve the management of mild to moderate mental health conditions. In this context, we developed a virtual environment combined with an ergocycle (the augmented physical training for isolated and confined environments [APTICE] system). OBJECTIVE: This study aims to investigate the impact of physical exercise in a VR environment. METHODS: A total of 14 healthy participants (11 men and 3 women; mean age 43.28, SD 10.60 years) undertook 15 minutes of immersive physical exercise using the system. Measures included mindfulness and immersion disposition, subjective perceptions of sensory information, user experience, and VR experience (ie, psychological state, flow, and presence). RESULTS: First, the APTICE system appears to be a useful tool because the user experience is positive (subscales in the AttrakDiff questionnaire: pragmatic quality=0.99; hedonic quality-stimulation=1.90; hedonic quality-identification=0.67; attractiveness=1.58). Second, the system can induce a positive psychological state (negative emotion, P=.06) and an experience of flow and presence (P values ranging from <.001 to .04). Third, individual immersive and mindful disposition plays a role in the VR experience (P values ranging from <.02 to .04). Finally, our findings suggest that there is a link between the subjective perception of sensory information and the VR experience (P values ranging from <.02 to .04). CONCLUSIONS: These results indicate that the device is well accepted with positive psychological and exteroceptive outcomes. Overall, the APTICE system could be a proof of concept to explore the benefits of virtual physical exercise in clinical medicine.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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