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Enregistrement W4403691346 · doi:10.1111/hex.70020

An Interactive Vision‐Based 3D Augmented Reality System for In‐Home Physical Rehabilitation: A Qualitative Inquiry to Inform System Development

2024· article· en· W4403691346 sur OpenAlex
Afolasade Fakolade, Adriana C. Salvia, Siona Phadke, Manuela Kunz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensNational Research Council CanadaQueen's UniversityProvidence Health Care
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésRehabilitationThematic analysisQualitative researchFocus groupPsychologyApplied psychologyMedical educationNursingPhysical therapyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative physical rehabilitation is crucial after total joint replacement (TJR). However, completing the recommended levels of postoperative physical exercise is challenging for many older adults with TJR. Lack of adequate postoperative physical exercise has negative consequences on rehabilitation outcomes. Innovative rehabilitation tools for postoperative physical exercises are needed to ensure successful rehabilitation outcomes among older adults with TJR. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore key knowledge users' perspectives about how to design an interactive vision-based three-dimensional augmented reality system (3D ARS) to support in-home postoperative physical rehabilitation for older adults with TJR. METHODS: We conducted a qualitative descriptive study involving 11 semi-structured interviews and six focus groups with 42 older adults with TJR and four unrelated family caregivers. Data were analysed using thematic analysis. RESULTS: Participant insights were grouped into two main themes: (1) dreaming up possibilities and (2) being pragmatic. The first theme captured participants' reflections on the potential utility of a 3D ARS for postoperative physical rehabilitation and features that could be embedded in the 3D ARS to support successful postoperative physical rehabilitation. The second theme captured participants' reflections on practical issues and considerations that could impact access and usage of the 3D ARS. CONCLUSION: These findings provide researchers, rehabilitation providers and system developers with the foundations for designing, implementing and evaluating innovative augmented reality tools that support effective in-home physical rehabilitation among older adults with TJR. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Research users (i.e., individuals and organisations invested in and using the research findings) were actively engaged throughout this work. Specifically, a meeting was held between the research team and representatives of an Expert by Experience team (individuals with lived experience), which was established to support the National Research Council's (organisation) Aging in Place programme. During this meeting, the idea to develop and evaluate an ARS for postoperative physical rehabilitation of older adults with TJR was supported. Research users had the opportunity to review the current study protocol and provide feedback on the study design, offering direction to maximize the relevance and usefulness of our findings to the National Research Council Canada's Aging in Place programme. Research users contributed to participant recruitment efforts and the development of the interview guide. Two Experts by Experience also agreed to be on the Advisory Panel for this multi-phased study, supporting active engagement and centring the voice of research users in knowledge creation and implementation. These experts reviewed a brief report of the current study findings, and continue to guide how the study findings are used to inform the next phase of this multi-phased research.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,390 · 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