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Enregistrement W4386624907 · doi:10.2196/preprints.52563

Examining the feasibility, acceptability and preliminary efficacy of an Immersive Virtual Reality-Assisted Lower Limb Strength Training for Knee Osteoarthritis (VRiKnee): A Mixed-Method Pilot Randomized Controlled Trial (Preprint)

2023· preprint· en· W4386624907 sur OpenAlexaboutno aff
Hermione Hin Man Lo, Marques Shek Nam Ng, Hugo Pak-Yiu Fong, Harmony Hoi-Ki Lai, Bo Wang, Samuel Yeung Shan Wong, Regina Wing Shan Sit

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyMedicineOsteoarthritisRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND . OBJECTIVE To study the feasibility, acceptability and preliminary efficacy of an immersive virtual reality (VRiKnee) assisted lower limbs exercise for knee osteoarthritis (OA). METHODS A convergent parallel mixed-method study was conducted in 30 participants with knee OA. After 1:1 randomization, the VRiKnee group (n=15) were assigned to perform repetitive concentric quadriceps and isometric vastus medialis oblique exercise in an immersive environment using head-mount display (HMD) for 12 weeks. The control group (n=15) completed the same exercises without VRiKnee. VRiKnee participants were interviewed at week 12 to study their acceptability and user experience. Quantitative data included feasibility outcomes such as recruitment, dropout and exercise adherence rates, and effectiveness outcomes such as the Numeral Rating Scale, Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (100 points) pain and function subscales and objective physical activity measured by metabolic equivalents (METs) using ActivPAL accelerometer. Qualitative data were analyzed by thematic analysis, followed by integration with quantitative data using joint displays. RESULTS The recruitment rate was 100%, with enrollment of 30 participants in 7.57 weeks. The median age was 63.5 (IQR 61.8-66.3) years, with 76.7% female. The dropout rate was 13.3% in VRiKnee and 6.7% in control. Median exercise adherence for VRiKnee and control groups was 77.22% and 62.08%, respectively, with adherence reduction over the study period. No statistically significant differences were observed in primary and secondary outcomes, though positive trends were observed in pain and function. Cybersickness was reported by 5 participants (33.3%) in the VRiKnee group. In the qualitative analysis, 4 themes, 11 subthemes and 16 quotes were generated, identifying facilitators and barriers with practical suggestions to enhance the usability of VRiKnee. CONCLUSIONS VRiKnee demonstrated feasibility, acceptability and potential efficacy in managing knee OA. Future trials of larger sample sizes and better VR designs will confirm its role in clinical practice. CLINICALTRIAL Chinese Clinical Trial Registry (CHiCTR2100046313)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2023
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