MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399997726 · doi:10.1371/journal.pone.0305865

Acceptance of physical activity virtual reality games by residents of long-term care facilities: A qualitative study

2024· article· en· W4399997726 sur OpenAlexaff
Marjan Hosseini, Roanne Thomas, Lara A. Pilutti, Pascal Fallavollita, Jeffrey W. Jutai

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisSocioemotional selectivity theoryPsychologyVirtual realityAffect (linguistics)Qualitative researchApplied psychologyMeaning (existential)Social psychologyDevelopmental psychologyComputer scienceSociologyPsychotherapistHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the experience and the social and contextual factors influencing the acceptance of virtual reality (VR) physical activity games among long-term care (LTC) residents. Our study aims to address this research gap by investigating the unique experience of older adults with VR games. The findings will provide valuable insights into the factors influencing VR acceptance among LTC residents and help design inclusive VR technology that meets their needs and improves physical activity (PA) and well-being. OBJECTIVE: We aimed to: (1) investigate how participants experience VR exergames and the meaning they associate with their participation; and (2) examine the factors that influence the participant's experience in VR exergames and explore how these factors affect the overall experience. METHODS: We used a qualitative approach that follows the principles of the Interpretive Description methodology. Selective Optimization and Compensation (SOC) theory, Socioemotional Selectivity theory (SST) and technology acceptance models underpinned the theoretical foundations of this study. We conducted semi-structured interviews with participants. 19 Participants of a LTC were interviewed: five residents and ten tenants, aged 65 to 93 years (8 female and 7 male) and four staff members. Interviews ranged from 15 to 30 minutes and were transcribed verbatim and were analyzed using thematic analysis. RESULTS: We identified four themes based on older adults' responses that reflected their unique VR gaming experience, including (1) enjoyment, excitement, and the novel environment; (2) PA and motivation to exercise; (3) social connection and support; and (4) individual preferences and challenges. Three themes were developed based on the staff members' data to capture their perspective on the factors that influence the acceptance of VR among LTC resident including (1) relevance and personalization of the games; (2) training and guidance; and (3) organizational and individual barriers. CONCLUSIONS: VR gaming experiences are enjoyable exciting, and novel for LTC residents and tenants and can provide physical, cognitive, social, and motivational benefits for them. Proper guidance and personalized programs can increase understanding and familiarity with VR, leading to a higher level of acceptance and engagement. Our findings emphasize the significance of social connection and support in promoting acceptance and enjoyment of VR gaming among older adults. Incorporating social theories of aging helps to gain a better understanding of how aging-related changes influence technology acceptance among older adults. This approach can inform the development of technology that better meets their needs and preferences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetVirtual Reality Applications and ImpactsTravaux en français237 207