Active Video Games Training for Older Adults: Comparative Study of User Experience, Workload, Pleasure, and Intensity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Given the appeal of active video games (AVG), many tools are now being used for combined training in older adults. However, there is a lack of comparative data to determine which type of AVG is better suited to older adults. Objective: The purpose of this study was to compare user experience (UX), workload, pleasure, and intensity of three different experiences: (1) an Immersive and Interactive Wall Exergame (I2WE), (2) a consumer device (SWITCH), and (3) a combination of video games and physical stimulation (biking and videogaming, BIKE-VG) for older adults. I2WE and SWITCH are categorized as Moving While Thinking training, meaning that the cognitive task is integrated into the motor or physical task. In contrast, BIKE-VG is categorized as Thinking While Moving training, where the cognitive and motor or physical tasks are not interconnected. The nature of the cognitive, physical, and motor combinations also differentiates them. I2WE is multi-domain training, while BIKE-VG is physical-cognitive training, and SWITCH is motor-cognitive training. Methods: A total of 90 older adults (mean [SD] 69.49 [5.78]) were divided into 3 groups (I2WE, SWITCH, and BIKE-VG). Each participant completed a 45-minute group session and then filled out questionnaires to evaluate UX, workload, pleasure, and intensity. Results: The UX was positive for I2WE and SWITCH, and neutral for BIKE-VG. It was higher for I2WE than for BIKE-VG (t87=2.83; P=.02; d=0.70; 95% CI 0.15-1.69). The workload was moderate across all 3 groups. The intensity was moderate for all groups, ranging between 50% and 70% of the maximum heart rate, and approached high intensity for the I2WE and SWITCH groups. It was significantly higher for I2WE than for BIKE-VG (t66= 2.86; P=.01; d=0.70; 95% CI 1.04-11.43). The perceived pleasure was significantly higher for I2WE (t87=3.63; P=.001; d=0.9;95% CI 2.74-13.23) and SWITCH (t87=3.11; P=.01; d=0.87; 95% CI 1.82-13.69) compared with BIKE-VG. Conclusions: The UX and perceived enjoyment are higher for the Moving While Thinking training compared with the Thinking While Moving training. This indicates that the I2WE and SWITCH training approaches are promising and motivating options for combined training for 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».