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Enregistrement W4405965483 · doi:10.2196/49847

Perceptions of Patients With Stroke Regarding an Immersive Virtual Reality–Based Exercise System for Upper Limb Rehabilitation: Questionnaire and Interview Study

2025· article· en· W4405965483 sur OpenAlexvenueno aff
Jiayin Chen, Calvin Kalun Or, Eric Yeung, Tianrong Chen

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Hong Kong
Mots-clésThematic analysisLikert scaleRehabilitationPsychologyVirtual realityPerceptionUsabilityStroke (engine)Descriptive statisticsPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationApplied psychologyMedicineQualitative researchDevelopmental psychologyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With substantial resources allocated to develop virtual reality (VR)-based rehabilitation exercise programs for poststroke motor rehabilitation, it is important to understand how patients with stroke perceive these technology-driven approaches, as their perceptions can determine acceptance and adherence. OBJECTIVE: This study aimed to examine the perceptions of patients with stroke regarding an immersive VR-based exercise system developed to deliver shoulder, elbow, forearm, wrist, and reaching exercises. METHODS: A questionnaire was used to assess the perceptions of 21 inpatients who had experienced stroke (mean time from stroke onset: 37.2, SD 25.9 days; Brunnstrom stage of stroke recovery for the arm: 3-5) regarding the perceived usefulness of, ease of use of, attitude toward, intrinsic motivation for, and intention to use the exercise system. The measurement items were rated on a 7-point Likert scale ranging from 1 (very strongly disagree) to 7 (very strongly agree), with higher values indicating more positive perceptions. Descriptive statistics were used to summarize the responses. Moreover, we conducted semistructured interviews that were audio recorded, transcribed, and subjected to content analysis to identify thematic patterns. RESULTS: The questionnaire results revealed that the patients' perceptions of the exercise system were positive (mean ratings >6). The content analysis revealed 6 positive themes from 73 statements about the exercise system: ease of use, usefulness, enjoyment, motivation, accessibility, and game design. Conversely, 15 statements reflected negative perceptions, which were clustered into 3 themes: difficulty in handling VR devices, uncomfortable experiences when using VR devices, and monotony. CONCLUSIONS: Integrating VR technology into poststroke functional exercises holds significant promise based on patient interests. However, patient preferences and adaptability must be considered to promote the technology's success. VR-guided exercises should be user-friendly, health-promoting, engaging, and well-designed. Furthermore, addressing challenges, such as bulkiness, motion sickness, discomfort, and exercise monotony, is crucial for the widespread adoption and diffusion of this technology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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