Research Status and Trends in Virtual Reality Technology for Older Adults: Bibliometric and Visual Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Virtual reality (VR) technology is increasingly applied in aging-related research. Although existing bibliometric studies have focused on specific applications, such as older adults' acceptance of VR and its use in cognitive rehabilitation, no comprehensive mapping of the global research landscape on VR for older populations has been conducted. This study fills this gap by providing a holistic bibliometric and thematic analysis of VR applications in older adults, mapping research trends, intellectual structures, and emerging frontiers. Objective: This study aims to explore the current applications, potential benefits, and future directions of virtual reality technology for older adults, based on literature published between January 1, 2015, and April 30, 2025. Methods: This study used bibliometric methods to systematically examine the current status and developmental trends in VR research for older adults. We searched the Web of Science Core Collection for research articles and reviews published in English. A total of 1609 publications were included in the final analysis. Using CiteSpace and VOSviewer, we conducted coauthorship network analysis, keyword clustering, and burst detection to map research hot spots, academic collaboration patterns, and emerging trends in the field. Results: Our analysis of 1609 publications revealed a steady growth in the application of VR technology for older adults. The predominant research areas included meta-analysis, rehabilitation, dementia, and gait. The United States and China were the two most productive countries, with Tel Aviv University emerging as the leading institution. Frontiers in Aging Neuroscience and Applied Sciences Basel were the most prolific journals, each publishing 40 papers. The most cited article evaluated the effects of VR-based physical and cognitive training on executive function and dual-task gait performance in older adults with mild cognitive impairment. Emerging research themes include artificial intelligence, association, and depression. Conclusions: VR research for older adults is rapidly expanding and globally collaborative. Although applications span multiple geriatric domains, future efforts should prioritize mental health, disease integration, and artificial intelligence-enhanced VR technologies.
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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 | 0,030 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,242 | 0,276 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».