Effectiveness of Virtual Reality–Based Cognitive Control Training Game for Children With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Symptoms: Preliminary Effectiveness Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent advancements in digital technologies hold promise for psychological interventions. Virtual reality (VR) has emerged as a particularly innovative tool, and its application expanded during the COVID-19 pandemic period. A recent study combining material and psychological rewards within a VR platform showed that this approach effectively improves attention-deficit behaviors in children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), enhancing their inhibitory control abilities. Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of a newly developed VR-based cognitive control training game for children with ADHD symptoms. Specifically, it examined the sustainability of the training effects through a 3-month follow-up assessment. In addition, the study analyzed training response patterns and influential factors using a clustering method. Methods: A total of 29 children and adolescents (21 males and 8 females) aged 10-14 years participated in the study, with a mean IQ of 94 (SD 16.53). For 20 consecutive days, participants self-administered the training on a daily basis using the VR app. The following assessments were administered face-to-face: the Korean Wechsler Intelligence Scale for Children, Fourth Edition; the Stroop test; the Color Trails test; and the Flanker test from the National Institutes of Health toolbox. In addition, the parent-completed Korean Child Behavior Checklist was used to identify behavioral problems in the children. Participants engaged in at least 20 minutes of daily training for 20 consecutive days, with assessments conducted at baseline, posttraining, and follow-up. Results: Repeated measures ANOVA revealed significant main effects in the Stroop Color-Word test (F2,56=4.97; P=.001; ηp2=0.151), Child Behavior Checklist (CBCL) Total Problems (F2,56=21.0; P<.001; ηp2=0.429), CBCL Attention Problems (F2,56=11.7; P<.001; ηp2=0.294), and CBCL ADHD (F2,56=3.46; P=.004; ηp2=0.110). K-means clustering identified 2 distinct clusters that did not differ significantly in IQ variables but showed significant differences in game-related behavioral variables, including mean correct response time (t27=-2.56; P=.02) and the correct response ratio (t27=2.60; P=.02). Conclusions: The findings indicate that the VR-based training effectively improved cognitive control on the Stroop test and ADHD-related symptoms as measured by the CBCL. However, no significant training effects were observed on other attentional measures, namely the Color Trails test and the Flanker test from the National Institutes of Health toolbox. This VR-based approach shows promise as a potential therapeutic intervention for children with ADHD symptoms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».