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Enregistrement W4391025414 · doi:10.2196/preprints.56377

Feasibility and Usability Test of a Developed Cognitive Training System Based on Smart Mirror: Targeting Community-Dwelling Patients with Chronic Stroke (Preprint)

2024· preprint· en· W4391025414 sur OpenAlexaboutno aff
Bora Kang, Young-Hyeon Bae, Seong-Hun Park, Hye-Yun Kang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive trainingUsabilityPsychologyMontreal Cognitive AssessmentStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationMedicineComputer scienceHuman–computer interactionCognitive impairmentEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Cognitive impairment is a prevalent consequence among individuals following a stroke. Numerous stroke survivors reintegrating into the community experience cognitive challenges that restrict their engagement, subsequently contributing to additional cognitive decline and adversely affecting their quality of life. This study seeks to feasibility a cognitive training system based on smart mirror designed for chronic stroke patients residing in the community and usability test of the associated training equipment. OBJECTIVE The cognitive training system based on smart mirror developed in this study caters specifically to older adults, incorporating training modules for orientation, memory, attention, visual perception, and high cognition. It also integrates kiosk-based activities relevant to daily life and dual-task training, creating a VR environment to stimulate cognitive functions in both community-dwelling older individuals and stroke patients. Thus, the primary objective of this study is to assess the feasibility and usability of the developed cognitive training system based on smart mirror, confirming its utility, acceptability, and consistency as a consumer-centric system leveraging ICT technology. METHODS Ten chronic stroke patients aged 60 years or older, each with independent mobility in the community, were involved in this study. The validation process included a 30-minute cognitive training session administered twice a week for eight weeks. The training regimen encompassed a blend of targeted cognitive domain exercises and virtual reality training. The feasibility of cognitive function assessments employed the Korean version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K) and the Cognitive Assessment System for the Elderly (CoSAS). Pre- and post-test results were compared. Additionally, usability test was performed at the end of the experiment using the System Usability Scale (SUS) and the Adapted Intrinsic Motivation Inventory (IMI). Statistical analyses for cognitive function involved calculating mean and standard deviation values for all variables using the SPSS program. The Wilcoxon signed rank test was then employed to compare pre- and post-cognitive function results. RESULTS The feasibility of the implemented cognitive training system based on smart mirror revealed significant differences in the total score, delayed recall, and orientation items of the MoCA-K (P<.05). Additionally, a notable improvement was observed in the accuracy and response time of task performance in the CoSAS (P<.05). Usability test results indicated an SUS mean score of 73.5 (SD 17.25) and an Adapted IMI score of 5.63 (SD 1.55), surpassing suggested thresholds for usability tests. CONCLUSIONS The outcomes of the feasibility and usability test affirm the utility, safety, and motivational aspects of the developed cognitive training system based on smart mirror. Consequently, we advocate for further validation of the training system’s efficacy and usability through clinical trials, specifically targeting groups aiming to enhance cognitive function. CLINICALTRIAL -

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,251 · 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 non 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
Publié2024
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