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Enregistrement W4411170711 · doi:10.2196/69400

Insights on the User Experience and Feasibility of an Electromyography-Driven Exergame Combined With Blood Flow Restriction for Strength Training in Hospitalized Older Adults: Mixed Methods Randomized Controlled Feasibility Study

2025· article· en· W4411170711 sur OpenAlexvenueno aff
Ruben Debeuf, R Claeys, Margo Berlanger, Mark R. van den Bunt, Aziz Debain, Daan De Vlieger, Matthias Eggermont, Mahyar Firouzi, Stefania Guida, Katarína Kostková, Siddhartha Lieten, Luboš Omelina, Silvia Zaccardi, Bart Jansen, Eva Swinnen, David Beckwée

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialBlood flow restrictionElectromyographyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyComputer scienceResistance trainingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hospitalized older adults often spend prolonged periods of time bedridden, leading to decreased muscle strength and function. To tackle this, rehabilitation aims to keep patients active and train affected muscles. Exergames have proven to be effective in the rehabilitation of different patient populations and offer a motivating solution to combat inactivity associated with hospitalization. Furthermore, blood flow restriction (BFR) is effective in therapy for weakened patients, so combining BFR and exergames might be promising. Objective: As part of an iterative process of user-centered development, this mixed method study investigates the acceptability and feasibility of the Ghostly game as a stand-alone added therapy or combined with BFR in strength training of hospitalized older adults. Methods: A mixed methods study was conducted on 15 hospitalized older adults. Participants were randomized into 3 groups and received daily interventions from the moment they were included in the geriatric ward, until discharge from the hospital. The Ghostly group received daily conventional therapy with the Ghostly game as added therapy, the Ghostly + BFR group received daily conventional therapy with Ghostly in combination with BFR as added therapy and last, the control group received daily conventional therapy with dose-matched isometric exercises as added therapy. The primary outcome, user experience, was assessed before discharge from the hospital using the Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use questionnaire and through expert observations. Clinical outcomes such as muscle strength, muscle architecture, and segmental body composition were assessed at baseline and before discharge from the hospital to test the feasibility of the research protocol in preparation for future randomized controlled trials. Results: A total of 15 hospitalized older adults (11 female participants, 73.33%) were included in this study with an average age of 84.53 (range: 78-94) years. Participants received an average of 3.47 (range: 3-5) intervention sessions after transferring to the geriatric ward of the hospital. Results on user experience revealed high scores on all subcategories of the Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use questionnaire (usefulness: 78.93%, ease of use: 82.99%, ease of learning: 85.36%, and satisfaction: 87.55%). Furthermore, expert observations identified issues with color contrast, reaction time speed, and the need to tailor the game to accommodate the diverse requirements of different patient populations. All outcomes and procedures were found feasible for a future randomized controlled trial. Conclusions: This mixed methods study combines the innovative aspects of an electromyography-driven exergame with strength training principles of BFR and reveals the acceptability and feasibility of the Ghostly game as a stand-alone added therapy modality for strength training in hospitalized older adults and in combination with BFR. Future improvements of the exergame could focus on addressing expert-identified issues, including optimizing color contrast, adjusting reaction time speeds, and tailoring the game to meet the needs of different patient populations.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
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)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,312 · 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 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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