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Enregistrement W4404534955 · doi:10.2196/57352

The Effect of Young People–Assisted, Individualized, Motion-Based Video Games on Physical, Cognitive, and Social Frailty Among Community-Dwelling Older Adults With Frailty: Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4404534955 sur OpenAlexvenueno aff
Arkers Kwan Ching Wong, Melissa Qian Zhang, Jonathan Bayuo, Karen Kit Sum Chow, Bonnie Po Wong, B. Liu, David Chi Ho Lau, Tobias Kowatsch

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyRandomized controlled trialCognitionPhysical medicine and rehabilitationAging in placePhysical therapyMotion (physics)MedicinePsychologyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The aging population highlights the need to maintain both physical and psychological well-being. Frailty, a multidimensional syndrome, increases vulnerability to adverse outcomes. Although physical exercise is effective, adherence among older adults with frailty is often low due to barriers. Motion-based video games (MBVGs) may enhance motivation and engagement. Objective: This study aims to evaluate the effect of individualized exercise programs that combine MBVGs, intergenerational support, and therapeutic frameworks on physical, cognitive, and social frailty outcomes in community-dwelling older adults. Methods: This randomized controlled trial was conducted from March 2022 to October 2023 across 6 community centers in Hong Kong. Participants aged 60 years and above with mild neurocognitive disorder were recruited, screened, and randomly assigned to either an intervention (n=101) or control group (n=101). The intervention included an 18-week program with 12 supervised exercise sessions utilizing motion-based technology, led by occupational therapists and assisted by youth volunteers. Data were collected at baseline (T1) and postintervention (T2), focusing on physical, cognitive, and social frailty outcomes, as well as client-related metrics. Statistical analyses were performed using SPSS, with significance set at P<.05. Results: A total of 202 participants were recruited, with a mean age of 78.8 years (SD 7.8). Both groups showed improvements in balance from T1 to T2, with a significant time effect (β=-0.63, P=.03). The intervention group demonstrated enhancements in hand strength and BMI, but no statistically significant between-group differences were observed. The intervention group also exhibited significant improvements in cognitive function (β=2.43, P<.001), while the control group's scores declined. Short-term memory improved for both groups, with no significant differences noted. Both groups experienced a reduction in depression levels, with a significant within-group effect at T2 (β=-1.16, P=.001). Improvements in social connectedness and eHealth literacy were observed in both groups, with the latter showing a significant within-group effect at T2 (β=3.56, P=.002). No significant effects were found for social isolation, physical activities, or quality of life. Conclusions: The growing aging population necessitates innovative strategies to support aging in place. Results indicated statistically significant improvements only in BMI and cognition, while other outcomes such as loneliness, balance, and eHealth literacy showed positive trends but lacked significance. Despite the limitations observed, particularly regarding the role of volunteer support and the diverse needs of community-dwelling older adults, the findings contribute to the foundation for future research aimed at enhancing biopsychosocial outcomes. Future studies should explore tailored interventions that consider individual preferences and abilities, as well as evaluate specific components of motion-based video games to optimize their effectiveness.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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