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Enregistrement W4387383763 · doi:10.2196/48845

A Newly Developed Exergame-Based Telerehabilitation System for Older Adults: Usability and Technology Acceptance Study

2023· article· en· W4387383763 sur OpenAlexvenueno aff
Julia Seinsche, Eling D. de Bruin, Enrico Saibene, Francesco Rizzo, Ilaria Carpinella, Maurizio Ferrarin, Sotiria Moza, T.A. Ritter, Eleftheria Giannouli

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch and Innovation FoundationInnosuisse - Schweizerische Agentur für InnovationsförderungMinistero della SaluteEidgenössische Technische Hochschule ZürichEuropean Commission
Mots-clésUsabilityTelerehabilitationFocus groupApplied psychologyTechnology acceptance modelSystem usability scalePsychologyMedical educationMedicineTelemedicineHealth careHeuristic evaluationComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telerehabilitation has gained significance as a tool to deliver and supervise therapy and training as effective as traditional rehabilitation methods yet more accessible and affordable. An exergame-based telerehabilitation system has recently been developed within the scope of the international Continuum-of-Care (COCARE) project. The system comprises training devices for use in clinics (Dividat Senso) and at home (Dividat Senso Flex), an assessment system, and a rehabilitation cockpit, and its focus lies on home-based motor-cognitive training, which is remotely managed by health care professionals (HPs). OBJECTIVE: This study aims to analyze the usability, acceptance, and enjoyment of the COCARE system from the perspective of primary (older adults [OAs]) and secondary (HPs) end users. METHODS: At 3 trial sites (located in Switzerland, Italy, and Cyprus), participants engaged in a single-session trial of the COCARE system, including testing of exergames and assessments. Mixed methods encompassing qualitative approaches (eg, think aloud) and quantitative measures (eg, Exergame Enjoyment Questionnaire [EEQ], System Usability Scale [SUS], and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology [UTAUT] questionnaire) were used to analyze participants' perceptions of the system and identify potential barriers to its implementation in a home setting. In addition, the associations of performance during gameplay and assessments, demographics, and training motivation (Behavioral Regulation in Exercise Questionnaire-3 [BREQ-3]) with usability, acceptance, and enjoyment were explored. RESULTS: A total of 45 OAs and 15 HPs participated in this study. The COCARE system achieved good acceptance ratings (OAs: 83%, range 36%-100% and HPs: 81%, range 63.8%-93.3% of the maximum score), and OAs indicated high enjoyment (mean 73.3, SD 12.7 out of 100 points in the EEQ) during the exergame session. The system's usability, assessed with the SUS, received scores of 68.1 (SD 18.8; OAs) and 70.7 (SD 12.3; HPs) out of 100 points, with substantial differences observed between the trial sites. Several requirements for improvement were identified. Commonly mentioned barriers to adoption included the movement-recognition sensitivity of the Senso Flex, its limited markings, and difficulties in understanding certain instructions for assessments and games. Performance in games and assessments showed the highest significant correlations with the SUS (Spearman ρ=0.35, P=.02 to ρ=0.52, P<.001). The BREQ-3 had significant correlations with all usability measures, thereby even large significant correlations with enjoyment (Spearman ρ=0.58; P<.001). Age had moderately significant correlations with the SUS (Spearman ρ=-0.35; P=.02) and the UTAUT total score (ρ=-0.35; P=.02) but no significant correlation with the EEQ. Concerning sex and years of education, no significant correlations were found. CONCLUSIONS: The study's findings will inform the further development of the COCARE system toward a user-friendly and widely accepted version, enhancing cognitive and physical functions in OAs. Future randomized controlled trials should evaluate the system's feasibility and effectiveness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,366 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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