Acceptability of and Willingness to Use Virtual Reality Exergames for Weight Loss Among Young Adults With Overweight or Obesity in China: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Overweight and obesity seriously affect physical and psychological health worldwide. They are common public health issues in young adults who are considered a "vulnerable group" prone to adopt unhealthy lifestyles that can lead to overweight and obesity. Virtual reality exergames could help increase balance performance among patients with Parkinson disease and improve depression and pain interference among individuals with chronic neck pain. Still, limited research has been conducted on the use of virtual reality exergames among young adults with overweight and obesity, and their willingness and acceptability remain unclear. objectives: This study aimed to assess the acceptability of and willingness to use virtual reality exergames for weight loss among young adults with overweight or obesity. Methods: This was a qualitative study. Sixteen young adults with overweight or obesity were recruited in Guangzhou, China, and divided into 4 focus groups. They were interviewed between September and October 2023 through semistructured interviews. NVivo (version 14; Lumivero) was used to transcribe, code, and thematically analyze interviews. Results: Four main themes and 8 subthemes emerged from the data. The main themes included perception of previous weight loss measures (regarded exercise and diet as the main measures for weight loss and difficulties in holding on to the weight loss methods), acceptability of virtual reality exergames (increasing opportunities for exercise, a powerful means for propelling doing exercise, positive impact on psychological well-being, and more appealing to office workers than students), willingness to use virtual reality exergames, and concerns (weight loss effect and other concerns). Conclusions: Virtual reality exergames were seen as beneficial for maintaining exercise and promoting psychological well-being among young adults with overweight or obesity, despite concerns about effectiveness, cost, and privacy. Almost all young adults indicated their willingness to try these kinds of games if given the opportunity. These findings suggested that virtual reality exergames could be a promising tool for weight management in this population.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».