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Enregistrement W4413187536 · doi:10.2196/66673

Feasibility, Usability, and Effects of Leisure-Based Cognitive Training Using a Fully Immersive Virtual Reality System in Older Adults: Single-Arm Pretest-Posttest Pilot Study

2025· article· en· W4413187536 sur OpenAlexvenueaboutno aff
I‐Ching Chuang, Yih‐Ru Wu, Ching‐Yi Wu

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPreprintVirtual realityHuman–computer interactionTraining (meteorology)PsychologyApplied psychologyCognitionCognitive trainingMultimediaComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cognitive training is an effective approach to support cognitive function in older adults. Incorporating meaningful leisure activities, such as gardening, may enhance both engagement and training outcomes. While fully immersive virtual reality (VR) offers ecologically valid and engaging environments that can further boost motivation, limited research has explored the combination of VR-based cognitive training and leisure activities for older adults. Objective: This study aims to assess the feasibility, usability, and preliminary effectiveness of leisure-based VR cognitive training for community-dwelling older adults. Methods: A fully immersive VR cognitive training system, controlled via a head-mounted display, was developed, incorporating gardening-themed activities such as planting, fertilizing, watering, and harvesting. These tasks were designed to engage multiple cognitive domains, including memory, attention, executive function, processing speed, and visuospatial abilities. The program consisted of 16 sessions delivered over 8 weeks (twice weekly, 1 hour per session). Cognitive outcomes were assessed before and after training using the Montreal Cognitive Assessment, the digit symbol substitution test, word list immediate and delayed recall, spatial span, and the Stroop Color and Word Test. Feasibility, acceptance, and usability were evaluated using the System Usability Scale and a posttraining questionnaire. Licensed occupational therapists from both community and institutional settings assessed the training system's usability. Results: All 41 participants (mean age 69.79, SD 5.05 y) completed the training with 100% adherence and no serious adverse events. Feasibility ratings-particularly for perceived usefulness, intention to use, and subjective norms-reflected strong acceptance. Usability ratings from older adults indicated high ease of use, enjoyment, and positive experience, while professionals rated the system as moderately usable (mean System Usability Scale score 68.01, SD 8.38). Statistically significant improvements were observed in general cognition (P=.004), processing speed (P=.049), immediate and delayed memory (P<.001), and executive function (P=.002). No significant changes were found in visuospatial memory (P=.29). Conclusions: This study provides preliminary evidence supporting the feasibility and usability of a gardening-based VR cognitive training program for older adults. Feasibility was demonstrated through full adherence, absence of major adverse events, and high participant acceptance. Usability feedback was favorable from both older adults and professionals across community and long term care settings. Additionally, improvements in multiple cognitive domains, including general cognition, processing speed, memory, and executive function, suggest potential cognitive benefits. Future randomized controlled trials with more diverse samples and extended follow-up are warranted to confirm and expand upon these findings.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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