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Enregistrement W4416600828 · doi:10.3390/bs15121610

Virtual Reality-Based Cognitive and Physical Interventions in Cognitive Impairment: A Network Meta-Analysis of Immersion Level Effects

2025· article· en· W4416600828 sur OpenAlexaboutno aff
W.Q. Li, Wei Gao, Xiangyang Lin

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHumanities and Social Science Fund of Ministry of Education of ChinaFujian Normal UniversityMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésCognitionPsychological interventionVirtual realityImmersion (mathematics)ModalitiesTest (biology)Cognitive testRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual reality (VR) has emerged as an innovative platform for delivering cognitive and physical training to individuals with cognitive impairment. However, the differential effectiveness of fully immersive versus partially immersive VR interventions remains unclear. This network meta-analysis aimed to evaluate how immersion level influences cognitive, motor, and functional outcomes in neurodegenerative populations. A systematic search of PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science up to October 2025 identified 20 randomized controlled trials involving 1382 participants with mild cognitive impairment (MCI) or dementia. Interventions were categorized into four groups: (1) fully immersive VR (head-mounted displays), (2) partially immersive VR (screen-based or motion-capture systems), (3) active control (traditional cognitive or physical training), and (4) passive control (usual care or health education). Outcomes included the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Trail Making Test (TMT), Digit Span Test (DST), Timed Up and Go (TUG), and Instrumental Activities of Daily Living (IADL). Standardized mean differences (SMDs) and surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) values were calculated using RevMan 5.4 and Stata 18.0. Fully immersive VR significantly improved global cognition compared to passive control (MMSE: SMD = 0.51, 95% CI [0.06, 0.96]), while partially immersive VR showed superior effects on executive function versus active control (TMT-B: SMD = -1.29, 95% CI [-2.62, -0.93]) and on motor function (TUG: SMD = -0.59, 95% CI [-1.11, -0.08]). In MoCA performance, both VR modalities outperformed traditional interventions (SUCRA: fully immersive = 76.0%; partially immersive = 84.8%). SUCRA rankings suggest that fully immersive VR is optimal for memory and foundational cognition (81.7%), whereas partially immersive VR performs best for executive function (98.9%). These findings indicate that the efficacy of VR-based cognitive or physical-cognitive interventions is modulated by immersion level. Tailoring VR modality to specific cognitive domains may optimize rehabilitation outcomes in MCI and dementia care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,034
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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