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Enregistrement W4408464668 · doi:10.2196/65801

School-Based Virtual Reality Programming for Obtaining Moderate-Intensity Exercise Among Children With Disabilities: Pre-Post Feasibility Study

2025· article· en· W4408464668 sur OpenAlexvenueno aff
Byron Lai, Ashley Wright, Bailey Hutchinson, Larsen Bright, Raven Young, Drew Davis, Sultan Ali Malik, James H. Rimmer

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésPreprintVirtual realityPsychologyComputer scienceGerontologyMedicineHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Children have busy daily schedules, making school an ideal setting for promoting health-enhancing exercise behavior. However, children with mobility disabilities have limited exercise options to improve their cardiorespiratory fitness and cardiometabolic health. Objective: This study aims to test the feasibility of implementing a virtual reality (VR) exercise program for children with mobility disabilities in a high school setting. Methods: A pre- to posttrial single-group design with a 6-week exercise intervention was conducted at a high school. The study aimed to enroll up to 12 students with a disability. Participants were given the option of exercising at home or school. The exercise prescription was three 25-minute sessions per week at a moderate intensity, using a head-mounted VR display. School exercise sessions were supervised by research staff. Home exercise sessions were performed autonomously. Several implementation metrics of feasibility were recorded, including exercise attendance, volume, adverse events or problems, and benefits related to health-related fitness (walking endurance and hand-grip strength). The study also included a qualitative evaluation of critical implementation factors and potential benefits for participants that were not included in the study measures. Outcomes were descriptively analyzed, and 2-tailed t tests were used as appropriate. Results: In total, 10 students enrolled in the program and 9 completed the study (mean age 17, SD 0.6 y). In total, 5 (56%) participants exercised at school, and 4 (44%) exercised at home; 1 participant dropped out prior to exercise. The mean attendance for all 9 completers was 61.1% (11/18 sessions). The mean exercise minutes per week was 35.5 (SD 22) minutes. The mean move minutes per session was 17.7 (SD 11) minutes. The mean minutes per session was 18 (SD 1.4) minutes for school exercisers and 17 (SD 18) minutes for home exercisers, indicating variable responses from home exercisers. The mean rating of perceived exertion per exercise session was 4.3 (SD 2), indicating a moderate intensity that ranged from low to hard intensity. No adverse events or problems were identified. No improvements in walking endurance or hand-grip strength were observed. School exercisers achieved a higher attendance rate (83%) than home exercisers (27%; P<.001) and seemingly had a 2-fold increase in the volume of exercise achieved (school: mean 279, SD 55 min; 95% CI 212-347; home: mean 131, SD 170 min; 95% CI -140 to 401; P=.10). Qualitative themes relating to implementation factors and benefits to participant well-being were identified. Conclusions: This study identified factors to inform an optimal protocol for implementing a high school-based VR exercise program for children with disabilities. Study findings demonstrated that moderate exercise at school is feasible in VR, but simply providing children with VR exergaming technology at home, without coaching, will not successfully engage them in exercise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,375 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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