Clinical Perceptions and Feasibility Analysis of a Virtual Reality Game for Post-Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of strokes has led to the search for innovative rehabilitation methods. Immersive virtual reality (VR), especially personalized games, offers an interactive and motivating approach to therapy adherence. The perception and acceptance of physiotherapists are crucial to its implementation and require further investigation. The objective of this research was to evaluate the attitudes and perceptions of physiotherapists regarding the feasibility and effectiveness of a personalized VR game called Motion Health VR for post-stroke rehabilitation. The methodology employed consisted of using three strategies to collect subjective data. First, a multiple-choice questionnaire was administered to 73 physicians and physiatrists during the ISPRM 2023 Conference (International Society of Physical and Rehabilitation Medicine) to collect quantitative data on the utility and feasibility of Motion Health VR. Subsequently, a focus group was conducted with four physiotherapists to obtain qualitative information on the usability, accessibility, and cost-effectiveness of the game. Finally, a feasibility and cost-effectiveness analysis were performed to evaluate the possible long-term benefits and financial implications of implementing Motion Health VR in Colombia. The results obtained were a broad acceptance of VR as a complementary tool in post-stroke rehabilitation and the recognition of personalized games as motivators for patient participation. Physiotherapists highlighted the playability and immersion of the game, although they noted limitations related to costs and spasticity of the patient. The analysis indicated that initial costs, while significant, could be justified by long-term savings and improved patient outcomes. Finally, it is concluded that Motion Health VR demonstrated significant potential to complement post-stroke rehabilitation, receiving positive feedback from physiotherapists. Key challenges include improving access, reducing costs, and providing VR training to optimize rehabilitation outcomes.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».