Feasibility of a developed cognitive training system based on virtual reality with smart mirror for expert in community older cognitive disabled persons setting
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundNumerous stroke survivors reintegrating into the community experience cognitive challenges that restrict their engagement, subsequently contributing to additional cognitive decline and adversely affecting their quality of life.ObjectiveThis study seeks to feasibility a cognitive training system based on virtual reality with a smart mirror designed for cognitive disabled persons with chronic stroke in the community setting.MethodsTen cognitive disabled persons with chronic stroke aged 60 years older, each with independent mobility in the community, were involved in this study. The validation process included a 30-min cognitive training session administered twice a week for eight weeks. The feasibility of cognitive function assessments employed the MoCA-K and CoSAS. Additionally, a usability test was performed at the end of the experiment using SUS and the Adapted IMI. The Wilcoxon signed rank test was then employed to compare pre- and post-cognitive function results.ResultsThe feasibility of the implemented cognitive training system based on virtual reality with smart mirror revealed significant differences in the total score, delayed recall, and orientation items of the MoCA-K (p < 0.05). Additionally, a notable improvement was observed in the accuracy and response time of task performance in the CoSAS (p < 0.05). Usability test results indicated an SUS mean score of 73.5 (SD 17.25) and an Adapted IMI score of 5.63 (SD 1.55), surpassing suggested thresholds for usability tests.ConclusionsProviding a cognitive training system tailored for the community, this approach aims to the prevention and recovery of cognitive issues in the older cognitive disabled persons with chronic stroke.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».