German Translation and Validation of the Visually Induced Motion Sickness Susceptibility Questionnaire Short (VIMSSQ-short)
Notice bibliographique
Résumé
Motion sickness is a condition that is characterized by symptoms like dizziness, nausea, or vomiting, especially during transportation or immersive visual experiences such as gaming and virtual reality (VR). Visually Induced Motion Sickness (VIMS) is of particular concern due to its increasing relevance with the rise of immersive technologies. The 6-item version of the Visually Induced Motion Sickness Susceptibility Questionnaire (VIMSSQ-short), a modified version of the established Motion Sickness Susceptibility Questionnaire, was developed to quickly assess individual susceptibility to VIMS. This study focuses on its translation into German and the validation of this German-language version of the VIMSSQ-short. The translation process included independent translations by experts and a back-translation to identify and resolve discrepancies. An online survey collected normative data from 200 participants, revealing a mean score of 5.85 (SD = 3.31) for the translated VIMSSQ-short. The results indicated significant gender differences, with females exhibiting higher susceptibility scores than males. Additionally, a significant negative correlation between age and susceptibility was observed. An experimental study involving 70 participants further confirmed these findings in terms of mean scores, gender, and age. Additionally, the findings demonstrate that higher VIMSSQ scores predict symptom severity during VR exposure ( r s = 0.58 with Simulator Sickness Questionnaire total score). Overall, the translated VIMSSQ-short shows promise as a reliable tool for assessing VIMS susceptibility in German-speaking populations, contributing to the understanding of motion sickness in immersive environments. The identification of susceptible individuals is relevant both for practical applications (e.g. in the training of emergency forces) and in experimental settings for the randomization or screening of participants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».