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Enregistrement W4391984054 · doi:10.2196/53261

The Effectiveness of Virtual Reality–Based Training on Cognitive, Social, and Physical Functioning in High-Functioning Older Adults (CoSoPhy FX): 2-Arm, Parallel-Group Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4391984054 sur OpenAlexvenueno aff
Ewa Szczepocka, Łukasz Mokros, Jakub Kaźmierski, Karina Nowakowska, Anna Łucka, Anna Antoszczyk, Javier Oltra‐Cucarella, Walter Werzowa, Martin Moum Hellevik, Stavros Skouras, Karsten Bagger

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnosuisse - Schweizerische Agentur für InnovationsförderungActive and Assisted Living programmeNorges ForskningsrådÖsterreichische Forschungsförderungsgesellschaft
Mots-clésRandomized controlled trialPsychologyCognitionCognitive skillPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapySocial functioningCognitive trainingClinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual reality (VR) has emerged as a promising technology for enhancing the health care of older individuals, particularly in the domains of cognition, physical activity, and social engagement. However, existing VR products and services have limited availability and affordability; hence, there is a need for a scientifically validated and personalized VR service to be used by older adults in their homes, which can improve their overall physical, cognitive, and social well-being. OBJECTIVE: The main purpose of the CoSoPhy FX (Cognitive, Social, and Physical Effects) study was to analyze the effects of a VR-based digital therapeutics app on the cognitive, social, and physical performance abilities of healthy (high-functioning) older adults. This paper presents the study protocol and the results from the recruitment phase. METHODS: A group of 188 healthy older adults aged 65-85 years, recruited at the Medical University of Lodz, Poland, were randomly allocated to the experimental group (VR dual-task training program) or to the control group (using a VR headset app showing nature videos). A total of 3 cognitive exercises were performed in various 360° nature environments delivered via a VR head-mounted display; the participants listened to their preferred music genre. Each patient received 3 sessions of 12 minutes per week for 12 weeks, totaling a minimum of 36 sessions per participant. Attention and working memory (Central Nervous System Vital Signs computerized cognitive battery) were used as primary outcomes, while other cognitive domains in the Central Nervous System Vital Signs battery, quality of life (World Health Organization-5 Well-Being Index), health-related quality of life (EQ-5D-5L), and anxiety (General Anxiety Disorder 7-item questionnaire) were the secondary outcomes. The group-by-time interaction was determined using linear mixed models with participants' individual slopes. RESULTS: In total, 122 (39%) of the initial 310 participants failed to meet the inclusion criteria, resulting in a recruitment rate of 61% (188/310). Among the participants, 68 successfully completed the intervention and 62 completed the control treatment. The data are currently being analyzed, and we plan to publish the results by the end of September 2024. CONCLUSIONS: VR interventions have significant potential among healthy older individuals. VR can address various aspects of well-being by stimulating cognitive functions, promoting physical activity, and facilitating social interaction. However, challenges such as physical discomfort, technology acceptance, safety concerns, and cost must be considered when implementing them for older adults. Further research is needed to determine the long-term effects of VR-based interventions, optimal intervention designs, and the specific populations that would benefit most. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05369897; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05369897. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/53261.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,345 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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