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Enregistrement W4403870736 · doi:10.2196/preprints.67416

Research Status and Trends in Virtual Reality Technology for the Elderly: A Bibliometric and Visual Analysis (Preprint)

2024· preprint· en· W4403870736 sur OpenAlexaboutno aff
晶 徐, Wenjin Zhang, Wenli Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintVirtual realityData scienceComputer scienceHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND With the world experiencing significant population growth and aging, the quality of life for the elderly is diminishing, presenting unprecedented challenges globally. Virtual Reality (VR), as a novel interactive medium, demonstrates substantial potential in healthcare and elder care. Research related to VR technology is rapidly expanding and becoming a prominent topic of interest. However, a comprehensive bibliometric overview of VR technology in elder care remains largely unexplored, highlighting the need for systematic analysis of current findings and trends to aid researchers in positioning their work effectively. OBJECTIVE This study aims to explore the current research landscape, identify hot topics, and uncover emerging trends in the application of virtual reality technology within elder. METHODS We conducted a search of the Web of Science database for relevant articles published from 2010 to August 31, 2024. The data collected included publication volume, authorship, journal impact, country of origin, institutional contributions, key citations, and keywords. We utilized VOSviewer, CiteSpace, and Scimago Graphica for bibliometric research and visual analysis. RESULTS A total of 1,429 publications were analyzed, revealing a growing trend in the application of VR technology among the elderly. Key research areas identified include rehabilitation, cognitive function, mental health, and social interaction. The United States leads with 317 publications, followed by Italy with 218. Tel Aviv University has the highest publication count among institutions, while Frontiers in Aging Neuroscience has published the most articles (n=39). The most cited reference is ''Canadian clinical practice guidelines for the management of anxiety, post-traumatic stress and obsessive-compulsive disorder''. Keyword co-occurrence analysis suggests that "cognitive training," "depression," and "validity" are emerging research hotspots. CONCLUSIONS This study outlines the evolution of VR applications in elder care over the past two decades. Given the context of global aging, VR technology holds significant promise for enhancing elderly rehabilitation. The findings serve as a valuable reference for future research directions in this field, although challenges such as the safety of VR technology remain to be addressed. CLINICALTRIAL

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,1940,265
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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