Feasibility, usability, and effects of the leisure-based cognitive training using a fully immersive virtual reality system in older adults: Pilot single-arm pre-post study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Cognitive training has been shown to improve cognitive function in older adults, with the inclusion of leisure activities such as gardening potentially enhancing both its effectiveness and enjoyment. Although fully immersive virtual reality (VR) training has demonstrated positive outcomes, research integrating leisure activities with VR for older adults remains sparse. We developed a VR system incorporating gardening to enhance cognitive function in community-dwelling older adults. OBJECTIVE This study aimed to assess the feasibility, usability, and preliminary effectiveness of leisure-based VR cognitive training for community-dwelling older adults. METHODS The fully immersive VR system used a head-mounted display for leisure-based cognitive training, featuring simulated gardening tasks (planting, fertilizing, harvesting) to enhance cognitive function. Participants trained twice weekly for 1 hour over 8 weeks. Feasibility and usability were assessed by older adults and professionals. Outcome measures were the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Digit Symbol Substitution Test (DSST), Word List subtests and Spatial Span subtests of the Wechsler Memory Scale (WMS-WL and WMS-SS), and the Stroop Color and Word Test (SCWT), with assessments conducted before and after training. RESULTS The study recruited 41 elderly participants, all of whom completed the 16 VR training sessions with 100% attendance. Acceptance of the VR experience (PU, PE, UE, ITU) was above average, with a usability score of 68, rated "average." After training, significant improvements were seen in MoCA (p= 0.004), DSST (p= 0.049), WMS-WL (p< 0.001), and SCWT (p= 0.002), but no significant change was found for WMS-SS (p= 0.29). CONCLUSIONS Our findings show that the leisure-based VR cognitive training system is feasible, usable, and effective in enhancing cognitive function in community-dwelling older adults. Future studies should include control groups to confirm these results. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov Identifier NCT05227495. (01/04/2021)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».