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Enregistrement W4390743576 · doi:10.2196/48900

Design of Virtual Reality Exergames for Upper Limb Stroke Rehabilitation Following Iterative Design Methods: Usability Study

2024· article· en· W4390743576 sur OpenAlexaffvenue
Julián Felipe Villada Castillo, Maria F. Montoya, John Edison Muñoz, David Lopez, Leonardo Concepción Quiñones, Óscar Henao, J.F. Martínez López

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityRehabilitationVirtual realityStroke (engine)Computer sciencePhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionPsychologyPhysical therapyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since the early 2000s, there has been a growing interest in using exercise video games (exergames) and virtual reality (VR)-based interventions as innovative methods to enhance physical rehabilitation for individuals with multiple disabilities. Over the past decade, researchers and exercise professionals have focused on developing specialized immersive exercise video games for various populations, including those who have experienced a stroke, revealing tangible benefits for upper limb rehabilitation. However, it is necessary to develop highly engaging, personalized games that can facilitate the creation of experiences aligned with the preferences, motivations, and challenges communicated by people who have had an episode of stroke. OBJECTIVE: This study seeks to explore the customization potential of an exergame for individuals who have undergone a stroke, concurrently evaluating its usability as a technological tool in the realm of physical therapy and rehabilitation. METHODS: We introduce a playtest methodology to enhance the design of a VR exergame developed using a user-centered approach for upper limb rehabilitation in stroke survivors. Over 4 playtesting sessions, stroke survivors interacted with initial game versions using VR headsets, providing essential feedback for refining game content and mechanics. Additionally, a pilot study involving 10 stroke survivors collected data through VR-related questionnaires to assess game design aspects such as mechanics, assistance, experience, motion sickness, and immersion. RESULTS: The playtest methodology was beneficial for improving the exergame to align with user needs, consistently incorporating their perspectives and achieving noteworthy results. The pilot study revealed that users had a positive response. In the first scenario, a carpenter presents a game based on the flexion-extension movement of the elbow; the second scenario includes a tejo game (a traditional Colombian throwing game) designed around game mechanics related to the flexion-extension movement of the shoulder; and in the third scenario, a farmer challenges the player to perform a movement combining elbow flexion and extension with internal and external rotation of the shoulder. These findings suggest the potential of the studied exergame as a tool for the upper limb rehabilitation of individuals who have experienced a stroke. CONCLUSIONS: The inclusion of exergames in rehabilitation for stroke-induced hemiparesis has significantly benefited the recovery process by focusing on essential shoulder and elbow movements. These interactive games play a crucial role in helping users regain mobility and restore practical use of affected limbs. They also serve as valuable data sources for researchers, improving the system's responsiveness. This iterative approach enhances game design and markedly boosts user satisfaction, suggesting exergames have promising potential as adjunctive elements in traditional therapeutic approaches.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations44
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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