MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416738118 · doi:10.2196/74314

Evaluating the Effectiveness of Immersive Virtual Reality Rehabilitation Games With Enhanced Visual Training for Hand Motor Function Improvement Using Electromyography: Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4416738118 sur OpenAlexvenueno aff
Faisal Amin, Asim Waris, Muhammad Jawad Khan, Muhammad Adeel Ijaz, Hammad Nazeer, Syed Omer Gilani, Fawwaz Hazzazi, Umer Hameed Shah

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialVirtual realityRehabilitationVisual feedbackEye–hand coordinationFunction (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hand motor dysfunction greatly reduces the performance of stroke survivors. This affects their ability to perform hand motor tasks effectively. Patients receive slow interventions due to interventional limitations in stroke rehabilitation, which can pose challenges for sustaining enduring improvements. We developed immersive virtual reality (VR) games that used an innovative approach to cognitive engagement within visual training feedback for achieving long-lasting improvements. Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of fully immersive VR-based hand games compared with conventional physical therapy and to assess the correlations between electromyographic data and clinical outcome measures for improving hand motor function in patients with subacute stroke. Methods: A randomized controlled study was conducted among 52 patients with subacute stroke who met the inclusion criteria. These patients were equally allocated to an experimental group (n=26) and a control group (n=26). The experimental group received both fully immersive VR-based hand game therapy and conventional physical therapy, whereas the control group received only conventional physical therapy. Owing to the nature of the intervention, the study was unblinded, and both therapists and patients were aware of the intervention. Both groups participated in intervention sessions 4 days a week for 6 weeks (24 sessions in total). Moreover, both groups underwent 2 weeks of follow-up. Clinical outcome measures, including the Fugl-Meyer Assessment-upper extremity (FMA-UE), Action Research Arm Test (ARAT), and Box and Block Test (BBT), were used to assess motor recovery and functional performance. The minimal clinically meaningful difference (MCID) was used for comparing clinical outcome measures to examine clinically meaningful improvements. Furthermore, the correlation between electromyography data and clinical outcome measures, and the weekly progression in movement performance were evaluated to identify improvements in hand motor function. Results: After the intervention, there were significant differences in FMA-UE, ARAT, and BBT scores (all P<.001) between the experimental and control groups. The MCID findings illustrated that the experimental group had clinically meaningful improvements compared to the control group. There were significant correlations between electromyography signal features and clinical outcome measures (all P<.05) in both groups after rehabilitation. However, the experimental group exhibited strong positive correlations, while the control group exhibited moderate positive correlations. At follow-up, the mean movement accuracy was notably higher in the experimental group than in the control group (mean 83.59%, SD 1.1% vs mean 79.20%, SD 0.8%), indicating that hand motor function was effectively sustained through the use of the VR-based intervention in the experimental group. Conclusions: The findings of this study revealed that VR-based hand games with enhanced visual training feedback substantially improved hand motor function in patients with subacute stroke.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeEssai randomisé
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Serious GamesMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207