Exploring virtual reality gaming‐related cybersickness in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the last decade, virtual reality has become a popular tool for rehabilitation. It is quite useful in spatial rehabilitation for Alzheimer’s disease (AD) as it allows safe navigation in a virtual environment which looks realistic. However, a drawback of virtual reality is cybersickness. The symptoms and severities of cybersickness can vary among users. Possible cybersickness symptoms include headache, nausea, disorientation. Cybersickness can be distracting for participants and can affect their performance on the virtual reality task. Hence, in our rehabilitation game called Barn Ruins Navigation (BRN), we used software design mechanisms that would reduce cybersickness, including (1) keeping the field of view to 60 degrees, (2) lowering speed of rotation and translation, (3) using a joystick which causes less cybersickness, and (4) using a laptop screen instead of a head‐mounted display. There have been contradicting results on the effects cybersickness has on people with AD. We wanted to test if cybersickness felt by the BRN game differed between people with AD and cognitively healthy adults. Method Cybersickness was measured using the Simulator Sickness Questionnaire (SSQ) after playing BRN. Thirty adults were recruited for the BRN validation study between the ages of 20‐88. This includes ten younger adults (five males, 26±3.39 years), ten cognitively healthy older adults (three males, 70.7±5.31 years), and ten people living with mild to moderate AD (seven males, 77.8±5.94 years). All participants played the game once. Result Regression analysis on the data showed that males had significantly lower SSQ scores by about 17.47 points compared to females (p = 0.0106), while adjusting for participant groups. The AD group had the highest SSQ scores in comparison to cognitively healthy older adults and younger adults while adjusting for sex. Only the younger adults had a statistically lower SSQ score than the AD group by 18 points (p = 0.023). Conclusion We found males were less prone to cybersickness than females, matching the cybersickness literature. Our study found people with AD were more prone to cybersickness, however not to a statistically higher degree than cognitively healthy older adults. We would need a larger sample size to draw solid conclusions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».