MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412028639 · doi:10.2196/69350

Subjective Performance Expectations From and Demographic and Categorical Differences in the Acceptance of Virtual Reality or AI Technologies in Rehabilitation Programs: Cross-Sectional Questionnaire Survey With Rehabilitation Patients

2025· article· en· W4412028639 sur OpenAlexvenueno aff
Guido Waldmann, Dominik Raab

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRehabilitationPsychologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceMedicinePhysical therapyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: More than a few concepts have been presented in rehabilitation clinics that implement aspects of modern IT in the arrangement of augmented reality or virtual rehabilitation aiming to enhance cognitive or motor learning and rehabilitation motivation. Despite their scientific success, it is currently unknown whether rehabilitants will accept rehabilitation concepts that integrate modern ITs. Objective: This study aims to investigate the subjective performance expectations of rehabilitation patients regarding the application of virtual reality (VR) or artificial intelligence technologies across various therapeutic fields, and to identify demographic and categorical differences in acceptance to inform the development and implementation of VR-based rehabilitation programs. Methods: In total, 111 rehabilitation patients were surveyed about their subjective performance expectations of VR in 15 therapeutic fields with a questionnaire. The distribution of the responses was evaluated using box plots. The relationship between the subjective performance expectations for the 15 therapeutic fields was analyzed using the Spearman ρ coefficient, while the Mann-Whitney U test was used to compare subjective performance expectations between age groups and between genders. Results: For all 15 therapeutic fields, the median of the subjective performance expectations was between 2 and 3, while therapeutic fields in the categories "activity/movement," "competence in daily life/communication," and "education" tended to be rated higher than therapeutic fields in the categories "relaxation/passive measures" and "advisory/conversation." A significant rank correlation was observed for 103 out of 105 pairwise comparisons of the therapeutic fields, with distinct patterns of effects sizes within the chosen categories. There was no significant difference in the evaluation between rehabilitants of employable age and those aged 68 years or older. Male rehabilitation patients reported greater subjective expectations for virtual rehabilitation than female patients, but there was only a significant difference with small effect sizes for 3 of the 15 therapeutic fields. Conclusions: The general trend is that patients can imagine taking part in VR in rehabilitation activities involving active movement (physiotherapy, sports and exercise therapy, and occupational therapy) and health education. The results of the survey show that there is also a high level of support for the therapeutic field advisory/conversation. Current circumstances have led to substantial use of virtual offerings in practice. The limited data available may have encouraged the professional development of VR systems and their widespread use in medical rehabilitation follow-up in the home setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Participatory MedicineMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207