USING VIRTUAL REALITY IN LONG-TERM CARE TO REDUCE SOCIAL ISOLATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Virtual Reality (VR) has become increasingly accessible for older adults, providing opportunities for interventions that address loneliness and social isolation in long-term care. However, the effectiveness of VR programs can be influenced by various factors, such as the backgrounds, preferences, and capacities of the target population. This qualitative study investigates the acceptability and feasibility of a recreational VR program for social engagement in two Canadian long-term care homes since January 2023. The study involved 20 residents (with various levels of cognitive and physical impairments) who participated in weekly VR group sessions facilitated by staff. Ethnographic observation and video-recorded conversational interviews were conducted with residents during the VR sessions. We also conducted 10 focus groups with 20 staff members. Four patient partners were involved as co-researchers in the team. We performed the thematic analysis with patient partners. We identified three themes: (1) storytelling builds residents’ sense of self, (2) positive emotions persist even when the video is forgotten, and (3) VR empowers resident-resident and staff-resident connections. The findings demonstrate that using VR in long-term care settings is feasible and acceptable for older adults with different cognitive and physical impairments. VR programs have the potential to enhance social engagement and support residents’ personhood as a meaningful activity by improving inclusion, social engagement, comfort, and recognition of their identity. Future research could explore the long-term impact of VR experiences in addressing social isolation and loneliness among older adults in long-term care.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».