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Enregistrement W4400856790 · doi:10.2196/58411

Effect of Elastic Resistance on Exercise Intensity and User Satisfaction While Playing the Active Video Game BoxVR in Immersive Virtual Reality: Empirical Study

2024· article· en· W4400856790 sur OpenAlexvenueno aff
Jacek Polechoński, Alan Przepiórzyński, Piotr Polechoński, Rajmund Tomik

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmersion (mathematics)Virtual realityIntensity (physics)Exercise intensityRepeated measures designVideo gamePhysical therapyPsychologySimulationComputer scienceMultimediaHuman–computer interactionMedicineHeart rateMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: One of the main contemporary forms of physical activity (PA) involves exercises and games in an immersive virtual reality (VR) environment, which allows the user to practice various forms of PA in a small space. Unfortunately, most of the currently available VR games and workout applications are mostly based on upper body movements, especially the arms, which do not guarantee sufficiently high exercise intensity and health benefits. Therefore, it is worth seeking solutions to help increase the exercise load during PA in VR. Objective: The main aim of this study was to evaluate the effect of elastic arm resistance in the form of latex resistance bands of different elasticity levels on the intensity of students' PA while playing the BoxVR game. We further assessed the satisfaction of this form of exercise and its associations with PA intensity. Methods: A total of 21 healthy and physically fit men (mean age 22.5, SD 2.0 years) were included in the study. The tests consisted of 3 10-minute games. One game was run with no load and the other two were run with 1.5-meter latex resistance bands (low and high resistance). The order of the tests was randomized and the participants rested for 20 minutes after each exercise. Exercise intensity was estimated using objective (heart rate monitoring) and subjective (Borg scale) methods. The Physical Activity Enjoyment Scale was used to assess satisfaction with the PA. The effect of elastic resistance on exercise intensity and user enjoyment was estimated using ANOVA for repeated measures. Results: The ANOVA results indicated that incorporation of elastic resistance caused a significant change (F2,40=20.235, P<.001; η²p=0.503) in the intensity of PA in VR, which was low while playing without resistance and then increased to a moderate level with additional resistance. The use of elastic bands also changed participants' perceptions of the enjoyment of exercise in VR (F2,40=9.259, P<.001; η²p=0.316). The students rated their satisfaction with PA in VR on a 7-point scale highly and similarly when exercising without an upper limb load (mean 6.19, SD 0.61) and with slight elastic resistance (mean 6.17, SD 0.66), whereas their satisfaction declined significantly (mean 5.66, SD 0.94) when incorporating a higher load. Conclusions: The intensity of PA among students playing the BoxVR game is at a relatively low level. With the added resistance of elastic bands attached to the upper limbs, the intensity of the exercise increased to a moderate level, as recommended for obtaining health benefits. Participants rated the enjoyment of PA in VR highly. The use of slight elastic resistance did not negatively affect satisfaction with the BoxVR game, although user satisfaction declined with a higher load. Further research should be undertaken to increase the effectiveness of exercise in VR so that regular users can enjoy the health benefits.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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