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Enregistrement W4403398650 · doi:10.2196/55776

Navigation Training for Persons With Visual Disability Through Multisensory Assistive Technology: Mixed Methods Experimental Study

2024· article· en· W4403398650 sur OpenAlexvenueno aff
Fabiana Sofia Ricci, Lorenzo Liguori, Eduardo Palermo, John‐Ross Rizzo, Maurizio Porfiri

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsNational Science Foundation
Mots-clésPreprintTraining (meteorology)Assistive technologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionComputer scienceMedicineWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Visual disability is a growing problem for many middle-aged and older adults. Conventional mobility aids, such as white canes and guide dogs, have notable limitations that have led to increasing interest in electronic travel aids (ETAs). Despite remarkable progress, current ETAs lack empirical evidence and realistic testing environments and often focus on the substitution or augmentation of a single sense. OBJECTIVE: This study aims to (1) establish a novel virtual reality (VR) environment to test the efficacy of ETAs in complex urban environments for a simulated visual impairment (VI) and (2) evaluate the impact of haptic and audio feedback, individually and combined, on navigation performance, movement behavior, and perception. Through this study, we aim to address gaps to advance the pragmatic development of assistive technologies (ATs) for persons with VI. METHODS: The VR platform was designed to resemble a subway station environment with the most common challenges faced by persons with VI during navigation. This environment was used to test our multisensory, AT-integrated VR platform among 72 healthy participants performing an obstacle avoidance task while experiencing symptoms of VI. Each participant performed the task 4 times: once with haptic feedback, once with audio feedback, once with both feedback types, and once without any feedback. Data analysis encompassed metrics such as completion time, head and body orientation, and trajectory length and smoothness. To evaluate the effectiveness and interaction of the 2 feedback modalities, we conducted a 2-way repeated measures ANOVA on continuous metrics and a Scheirer-Ray-Hare test on discrete ones. We also conducted a descriptive statistical analysis of participants' answers to a questionnaire, assessing their experience and preference for feedback modalities. RESULTS: Results from our study showed that haptic feedback significantly reduced collisions (P=.05) and the variability of the pitch angle of the head (P=.02). Audio feedback improved trajectory smoothness (P=.006) and mitigated the increase in the trajectory length from haptic feedback alone (P=.04). Participants reported a high level of engagement during the experiment (52/72, 72%) and found it interesting (42/72, 58%). However, when it came to feedback preferences, less than half of the participants (29/72, 40%) favored combined feedback modalities. This indicates that a majority preferred dedicated single modalities over combined ones. CONCLUSIONS: AT is crucial for individuals with VI; however, it often lacks user-centered design principles. Research should prioritize consumer-oriented methodologies, testing devices in a staged manner with progression toward more realistic, ecologically valid settings to ensure safety. Our multisensory, AT-integrated VR system takes a holistic approach, offering a first step toward enhancing users' spatial awareness, promoting safer mobility, and holds potential for applications in medical treatment, training, and rehabilitation. Technological advancements can further refine such devices, significantly improving independence and quality of life for those with VI.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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