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Enregistrement W4406730792 · doi:10.2196/50669

The Usability and Effect of a Novel Intelligent Rehabilitation Exergame System on Quality of Life in Frail Older Adults: Prospective Cohort Study

2025· article· en· W4406730792 sur OpenAlexvenueno aff
Chien-Hsiang Chang, Chun‐Chun Wei, Wei‐Chih Lien, Tai‐Hua Yang, Poh Thong Tan, Yang‐Cheng Lin

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology CouncilMinistry of Education, India
Mots-clésUsabilityRehabilitationMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyCohortQuality of life (healthcare)Cohort studyFalls in older adultsActivities of daily livingPoison controlHuman factors and ergonomicsMedical emergencyComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aging in older adults results in a decline in physical function and quality of daily life. Due to the COVID-19 pandemic, the exercise frequency among older adults decreased, further contributing to frailty. Traditional rehabilitation using repetitive movements tends not to attract older adults to perform independently. Objective: Intelligent Rehabilitation Exergame System (IRES), a novel retro interactive exergame that incorporates real-time surface electromyography, was developed and evaluated. Methods: Frail older adults were invited to use the IRES for rehabilitation using lower limb training twice per week for 4 weeks. Participants were required to have no mobility or communication difficulties and be willing to complete the 4-week study. The enrolled cohort had baseline scores ranging from 1 to 5 on the Clinical Frailty Scale, as described by Rockwood et al. Three major lower limb movements (knee extension, plantar flexion, and dorsiflexion) were performed 20 times for each leg within 30 minutes. The surface electromyography collected and analyzed muscle potential signals for review by health care professionals to customize the protocol for the next training. The System Usability Scale (SUS) and Taiwanese version of the EuroQol-5 Dimensions (EQ-5D) were administered after completing the first (week 1, baseline) and last training (week 4, one-month follow-up) to evaluate the usability of the IRES and its effects on the quality of life of participants. Results: A total of 49 frail older adults (mean age 74.6 years) were included in the analysis. The usability of the IRES improved according to the mean SUS score, from 82.09 (good) at baseline to 87.14 (good+) at 1-month follow-up. The willingness to use (t96=-4.51; P<.001), learnability (t96=-4.83; P<.001), and confidence (t96=-2.27; P=.02) in working with the IRES increased. After using the IRES for 1 month, significant improvements were observed in the ease of use (t47=2.05; P=.04) and confidence (t47=2.68; P<.001) among participants without previous rehabilitation experience. No sex-based differences in the SUS scores were found at baseline or 1-month follow-up. The quality of life, as assessed by the EQ-5D, improved significantly after 1 month of IRES training compared to that at baseline (t96=6.03; P<.001). Conclusions: The novel IRES proposed in this study received positive feedback from frail older adults. Integrating retro-style exergame training into rehabilitation not only improved their rehabilitation motivation but also increased their learning, system operability, and willingness to continue rehabilitation. The IRES provides an essential tool for the new eHealth care service in the post-COVID-19 era.

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)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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