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Enregistrement W4401472442 · doi:10.3389/fspor.2024.1419263

Enhancing prompt perception in dementia: a comparative study of mixed reality cue modalities

2024· article· en· W4401472442 sur OpenAlexaff
Rupsha Mutsuddi, Arlene Astell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmented realityModalitiesPerceptionMixed realityDementiaEveryday lifeWearable computerThematic analysisAnimationHuman–computer interactionPsychologyComputer scienceMultimediaQualitative researchMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dementia impacts millions worldwide and is challenging individuals' ability to engage in daily activities. Active living is crucial in mitigating dementia's neurodegenerative effects, yet people with dementia often struggle to initiate and complete tasks independently. Technologies offer promising solutions to engage people with dementia in activities of active living and improving their quality of life through prompting and cueing. It is anticipated that developments in sensor and wearable technologies will result in mixed reality technology becoming more accessible in everyday homes, making them more deployable. The possibility of mixed reality technologies to be programmed for different applications, and to adapt them to different levels of impairments, behaviours and contexts, will make them more scalable. Objective: The study aimed to develop a better understanding of modalities of prompts that people with dementia perceive successfully and correctly in mixed reality environments. It investigated interactions of people with dementia with different types of visual (graphics, animation, etc.) and sound (human voice, tones, etc.) prompts in mixed reality technologies. Methods: We used the Research through Design (RtD) method in this study. This paper describes the findings from the user research carried out in the study. We conducted observation studies with twenty-two people with dementia playing games on off-the-shelf mixed reality technologies, including both Augmented Reality (HoloLens, ArKit on iPhone) and Augmented Virtuality (Xbox Kinect and Osmo) technologies. The interactions with the technologies during the gameplay were video recorded for thematic analysis in Noldus Observer XT (version 16.0) for successful and correct perception of prompts. Results: A comparison of the probability estimates of correct perception of the prompts by people with dementia suggests that human voice, graphic symbols and text are the most prominently perceived modalities of prompts. Feedback prompts for every action performed by people with dementia on the technology are critical for successful perception and should always be provided in the design. Conclusion: The study has resulted in recommendations and guidelines for designers to design prompts for people with dementia in mixed-reality environments. The work lays the foundation for considering mixed reality technologies as assistive tools for people with dementia, fostering discussions on their accessibility and inclusive design in technology development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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