Rehabilitation Supported by Immersive Virtual Reality for Adults With Communication Disorders: Semistructured Interviews and Usability Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals who have acquired communication disorders often struggle to transfer the skills they learn during therapy sessions to real-life situations. Immersive virtual reality (VR) technology has the potential to create realistic communication environments that can be used both in clinical settings and for practice at home by individuals with communication disorders. OBJECTIVE: This research aims to enhance our understanding of the acceptance, usefulness, and usability of a VR application (SIM:Kitchen), designed for communication rehabilitation. Additionally, this research aims to identify the perceived barriers and benefits of using VR technology from the perspective of individuals with acquired communication disorders. METHODS: Semistructured interviews and usability surveys were conducted with 10 individuals with acquired neurogenic communication disorders aged 46-81 (mean 58, SD 9.57) years after trialing an immersive VR application. The audio-recorded interviews were transcribed and analyzed to identify themes. RESULTS: The quantitative data regarding the usability of the system associated with participants' immersion experience in the VR application were promising. Findings from semistructured interviews are discussed across five key thematic areas including (1) participant's attitude toward VR, (2) perceived usefulness of the VR system, (3) perceived ease of use of the VR system, (4) their willingness to continue using VR, and (5) the factors they perceived as challenges or facilitators to adopting this VR technology. CONCLUSIONS: Overall, participants in this study found the VR experience to be enjoyable and were impressed by the realism of the VR application designed for communication rehabilitation. This study highlighted personally relevant, immersive VR interventions with different levels of task difficulty that could enhance technology uptake in the context of communication rehabilitation. However, it is essential that VR hand controller technology is refined to be more naturalistic in movement and able to accommodate user capabilities.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».