Virtual reality for older people: effectiveness of a training program for accident prevention
Notice bibliographique
Résumé
Background As people age, physical and cognitive limitations increasingly affect the daily mobility of older adults. Virtual reality (VR) applications offer novel opportunities for senior citizens to enhance their functional abilities. Routine activities, like crossing a street, can be simulated and practiced within a virtual environment. Objective This intervention study investigated the impact of a VR training application (‘Wegfest’) on physical function, fall-related confidence, and cognitive status in senior citizens. It was hypothesized that participation in the VR-based training program would lead to improvements in functional mobility, fall-related self-confidence, and cognitive performance. Method For this study, the VR application ‘Wegfest’ was developed to simulate various road scenarios. Over a 4-week training period, senior citizens practiced navigating diverse road-crossing situations. The effectiveness of the application was evaluated through measures of physical and cognitive performance, including the Timed Up and Go (TUG) Test, the Falls Efficacy Scale-International (FES-I), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). In total, 29 senior citizens (M = 74.95 years) were recruited, with 20 participants included in the final analysis. Data collection and statistical analyses were performed using a database specifically created for Wegfest. Results The VR application “Wegfest” received positive feedback from participants. Significant improvements were found between pre- and post-intervention measurements for TUG, t (19) = 3.50, p = 0.002, and for FES-I, z = −2.82, p = 0.005. No significant differences were observed in MoCA scores, z = 0.58, p = 0.564. Conclusion Virtual reality (VR) shows promise as an effective tool for supporting older adults in their daily activities. As a pilot (exploratory) study with a small sample size and a relatively high dropout rate, the results should be interpreted as preliminary and indicative rather than conclusive. The lack of behavioral outcome measures further underscores the exploratory nature of this investigation. Further research with larger samples and more comprehensive outcome measures is needed to evaluate the effectiveness and generalizability of ‘Wegfest’ and similar VR applications for enhancing everyday mobility.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».