Effects of group-based virtual reality training on activities of daily living and functional outcomes in older adults: a randomised control trial
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality training (VRT), a fun, inexpensive and accessible technology, has the potential to improve activities of daily living (ADL) and functional status in older adults. The potential impact of VRT can be increased through group-based training. The aim of this study was to investigate the effect of group- based VRT on ADL and functional outcomes in older adults over 65 years of age. Forty-three older adults included in the study were randomized into three groups (group- based VRT, individual VRT and control group). VRT was performed with Xbox 360 Kinect twice a week for 8 weeks. Each session lasted 45 min. Physical activity level, satisfaction level with physical activity, mood, mobility and balance performance, functional exercise capacity and ADL were evaluated. 36 people completed the study. A significant group × time interaction was found in Timed Up and Go test (TUG) (F [2, 57] = 8.60; η2= 0.004, P= <.001) and in Single Leg Stance Test (SLST)) (F [2, 57] = 5.69; η2= 8.509 × 10−4, P= <.007). After 8 weeks group- based VRT showed better scores in overall TUG (p < .001) and SLST (p= .015), whereas individual VRT and control group did not exhibit significant changes. Our results suggested that 8 weeks group- based VRT could improve mobility and balance performance in older adults.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».