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Enregistrement W4406224492 · doi:10.1002/alz.083889

Exploring virtual reality gaming‐related cybersickness in Alzheimer’s disease

2024· article· en· W4406224492 sur OpenAlexaff
Rashmita Chatterjee, Zahra Moussavi

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Technologies in Various Fields
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityPsychologyComputer scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeAutre devis
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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