Comparison of informational and experiential interventions for VR acceptance in rural older adults: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Virtual reality (VR) offers a promising solution to deliver portable, engaging rehabilitation services, particularly for rural populations with limited access to care. However, its adoption among older adults may be hindered by key barriers, including technological unfamiliarity or concerns about visually induced motion sickness (VIMS). Overcoming these initial acceptance barriers is a critical step for implementing this gerontechnology which could deliver physical and mental health support directly to the homes of older adults. Research aim. We aimed to determine the feasibility of using brief, low-resource interventions, either an informational handout or a short immersive VR experience, to improve attitudes toward VR in rural older adults. Methods. In this comparative feasibility study, sixty-four rural adults aged 60 and older received either an informational handout describing VR or completed four immersive VR activities using hand tracking on a consumer headset. Attitudes toward VR and VIMS symptoms were assessed using pre-post intervention surveys.Results. The immersive VR experience did not result in a significant increase in VIMS symptoms, demonstrating high tolerability. Both the informational handout group and the VR experience group showed significant positive improvements in attitudes toward VR.Conclusions. Brief, low-resource interventions can increase technology acceptance for VR among rural older adults. The finding that a simple informational handout can be as effective as a hands-on immersive experience has significant, practical implications for the scalable and cost-effective deployment of VR-based technologies in clinical and home-based gerontological settings.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».