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Enregistrement W4417043569 · doi:10.2196/85246

Feasibility of Vigorous Extended Reality Tele-Exergaming for Cardiometabolic Health in Youth With Mobility Disabilities: Protocol for a Case Series Study

2025· article· en· W4417043569 sur OpenAlexvenueno aff
Byron Lai, M. I. Logan, Raven Young, Ashley Wright, Jordyn Terrell, Larsen Bright, Drew Davis, Christen J. Mendonca

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthProtocol (science)mHealthPhysical activityTelemedicineeHealthHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Young people with mobility disabilities have limited options to maintain their cardiometabolic health and cardiorespiratory fitness. Active video gaming using extended reality head-mounted displays is becoming increasingly common for promoting serious exergaming. However, there is a need to identify dosing protocols that can potentially lead to meaningful improvements in cardiometabolic health and cardiorespiratory fitness. Objective: This feasibility study aims to explore potential benefits of vigorous-intensity extended reality exergaming, conducted at home with telemonitoring for body composition and cardiometabolic health, in 4 young people with cerebral palsy and overweight or obesity. The secondary aim is to assess the effects of the program on cardiorespiratory fitness. The tertiary aim is to describe the safety and acceptability of the intervention. Methods: This case study is a phase 1 feasibility trial with a pretest-to-posttest design including 4 participants. Young people with cerebral palsy and overweight or obesity (aged 13-24 years) will be purposively selected to participate based on 2 mobility categories (ambulatory: n=2; nonambulatory: n=2). The intervention prescription will include 240 minutes per week of vigorous-intensity exercise at home for a total of 6 weeks, with telemonitoring of exercise data that will be supplemented with weekly coaching calls. Participants will exercise using a head-mounted display to control an immersive exergame. Caregivers will agree to manage a play schedule and assess their children's safety during play. Body composition will be measured using dual-energy x-ray absorptiometry at the pre- and postintervention time points (weeks 0 and 7, respectively). Blood-related health (fasting insulin, lipids, high-sensitivity C-reactive protein, and glycated hemoglobin) will be measured via a blood spot test, and blood pressure will be measured via a sphygmomanometer. Cardiorespiratory fitness (peak oxygen consumption) will be measured using a portable metabolic cart (COSMED K5) during a graded exercise test on an arm ergometer at the pre- and postintervention time points. Quantitative process metrics and qualitative feedback will be used to assess feasibility. Changes in outcomes over time will be descriptively analyzed. Results: Recruitment began in October 2025. All data are anticipated to be collected by December 2025. Full results are anticipated to be analyzed and submitted for publication by April 2026. Conclusions: This feasibility study tests an accessible and intensive program, which leverages high-intensity exercise gaming with telehealth procedures for children with cerebral palsy. Study findings will inform a pilot efficacy trial to improve cardiometabolic health and fitness among young people with mobility disabilities.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,006

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

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