REAsmash-ET: a methodological framework for combined cognitive and motor assessment through eye-tracking and kinematic metrics in immersive VR search-and-reach task
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual Reality (VR) Serious Games (SGs) can provide a functionally relevant framework to capture cognitive and motor dynamics. Their interactive and engaging nature improves compliance, measurement reliability and allows for more frequent evaluations. Additionally, VR SGs enable the parallel collection of multiple types of data within a single session. We present REAsmash-ET, an immersive VR adaptation of the REAsmash SG, grounded in Feature Integration Theory (FIT) and integrating eye-tracking (ET) and upper limb kinematic (UL) analyses. REAsmash-ET introduces a novel methodological framework for the simultaneous assessment of attentional and motor functions in VR. METHODS: REAsmash is an interactive search-and-reach task designed to elicit structured visual exploration and UL motor responses under varying target-distractor saliency conditions. Custom algorithms extract metrics on visual search strategies and UL motor efficiency. Three age groups of adult healthy participants (n = 15 each) were included to test the feasibility and methodological consistency of the task and its metrics. Relative Response Time (RRT) and ET metrics were analyzed using ANOVA with factors: age group (20-39, 40-59, 60-80 years), target-distractor saliency (high vs. low), and number of distractors (11, 17, 23). Kinematic metrics were analyzed by age group and response hand (dominant vs. non-dominant). RESULTS: REAsmash-ET differentiated visuomotor performance across task conditions. RRT and ET metrics showed significant effects of saliency, number of distractors, and their interaction, consistent with FIT. Age-related differences emerged in both RRT and visual search efficiency. Kinematic analyses revealed slower and less efficient movements in older participants, with effects of hand dominance.. The results support the robustness and feasibility of REAsmash-ET as a methodological framework. CONCLUSIONS: The results support the robustness and internal consistency of REAsmash-ET as a methodological framework for the integrated assessment of visual attention and UL motor control in immersive VR. The task's ability to capture visuomotor variability and its multidimensional approach highlight its potential for future research and clinical applications in both healthy and clinical populations. REGISTRY NUMBER: This study was registered at ClinicalTrials.gov (NCT04694833).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».