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Enregistrement W4408098611 · doi:10.2196/64004

A Self-Adaptive Serious Game to Improve Motor Learning Among Older Adults in Immersive Virtual Reality: Short-Term Longitudinal Pre-Post Study on Retention and Transfer

2025· article· en· W4408098611 sur OpenAlexaffvenue
Gauthier Everard, Louise Declerck, Thierry Lejeune, Martin Edwards, Justine Bogacki, Cléo Reiprich, Kelly Delvigne, Nicolas Legrain, Charles Sèbiyo Batcho

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityTerm (time)Motor learningComputer scienceAugmented realityPsychologyTransfer of learningPhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionCognitive psychologyDevelopmental psychologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite their potential, the use of serious games within immersive virtual reality (iVR) for enhancing motor skills in older adults remains relatively unexplored. In this study, we developed a self-adaptive serious game in iVR called REAsmash-iVR. This game involves swiftly locating and striking a digital mole presented with various distractors. Objective This short-term longitudinal pre-post study aims to evaluate REAsmash-iVR’s efficacy in promoting motor learning in older adults. Specifically, we seek to determine the transfer and retention of motor learning achieved through REAsmash-iVR to other iVR tasks. Methods A total of 20 older adults participated in the study, engaging with REAsmash-iVR over 7 consecutive days. The evaluation included iVR tests such as KinematicsVR and a VR adaptation of the Box and Block Test (BBT-VR). KinematicsVR tasks included drawing straight lines and circles as fast and as accurately as possible, while BBT-VR required participants to move digital cubes as quickly as possible within 60 seconds. Assessments were conducted before and after the intervention, with a follow-up at 1 week post intervention. The primary outcome focused on evaluating the impact of REAsmash-iVR on speed-accuracy trade-off during KinematicsVR tasks. Secondary outcomes included analyzing movement smoothness, measured by spectral arc length, and BBT-VR scores. Results Results revealed significant improvements in speed-accuracy trade-off post intervention compared to that before the intervention, with notable retention of skills for straight lines (t19=5.46; P<.001; Cohen d=1.13) and circle drawing (t19=3.84; P=.001; Cohen d=0.787). Likewise, there was a significant enhancement in spectral arc length, particularly for circle drawing (χ²2=11.2; P=.004; ε2=0.23), but not for straight-line drawing (χ²2=2.1; P=.35; ε2=0.003). Additionally, participants demonstrated transfer with significant improvement (q=5.26; P<.001; Cohen r=0.678) and retention (q=6.82; P<.001; Cohen r=0.880) in BBT-VR skills. Conclusions These findings provide perspectives for the use of iVR to improve motor learning in older adults through delivering self-adaptive serious games targeting motor and cognitive functions. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04694833; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04694833

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 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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