Customized virtual reality naturalistic scenarios promoting engagement and relaxation in patients with cognitive impairment: a proof-of-concept mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Being immersed in a natural context has a beneficial and pervasive impact on well-being. Virtual Reality (VR) is a technology that can help expose people to naturalistic scenarios virtually, overcoming obstacles that prevent them from visiting real natural environments. VR could also increase engagement and relaxation in older adults with and without cognitive impairment. The main aim of this study is to investigate the feasibility of a customized naturalistic VR scenario by assessing motion-sickness effects, engagement, pleasantness, and emotions felt. Twenty-three individuals with a diagnosis of cognitive impairment living in a long-term care home participated in our study. At the end of the entire VR experimental procedure with older adults, five health staff operators took part in a dedicated assessment phase focused on evaluating the VR procedure's usability from their individual perspectives. The tools administered were based on self-reported and observational tools used to obtain information from users and health care staff professionals. Feasibility and acceptance proved to be satisfactory, considering that the VR experience was well-tolerated and no adverse side effects were reported. One of the major advantages emerged was the opportunity to deploy customized environments that users are not able to experience in a real context.Trial Registration: National Institute of Health (NIH) U.S. National Library of Medicine, ClinicalTrials.gov NCT05863065 (17/05/2023).
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 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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».