La réalité virtuelle immersive pour évaluer et promouvoir l'activité des membres supérieurs chez les personnes âgées - Une étude qualitative
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude visait à explorer la manière dont les personnes âgées (PA) ont vécu l'utilisation d'applications de réalité virtuelle immersive (RVi) visant à promouvoir et à évaluer l'activité des membres supérieurs. Une conception qualitative (paradigme interprétativiste) a été employée. Trente PA de plus de 60 ans ont été recrutées dans la population canadienne. Après une séance de RVi, des entretiens semi-structurés ont été menés pour recueillir les impressions des participants. Une analyse thématique utilisant un cadre en six phases a été réalisée pour identifier et analyser les thèmes clés issus des entretiens. Cinq thèmes principaux ont émergé de l'analyse des résultats finaux : l'expérience antérieure et les appréhensions à l'égard de la RVi, le confort et la facilité d'utilisation de l'appareil, la conception de l’environnement virtuel, l'interaction et la ludification dans la RVi, et l'applicabilité clinique de la RVi. Dans l'ensemble, les PA ont semblé motivées par les interactions ludiques, stimulantes et divertissantes offertes par la RVi. La RVi a été décrite comme bénéfique pour la motricité et la cognition, et a été considérée comme un outil intéressant pour réaliser des exercices et évaluer les performances de manière plus autonome. Les résultats de ce travail semblent indiquer tout le potentiel de la RVi pour augmenter l’activité physique des PA à travers des interactions ludiques et multisensorielles, en vue de ralentir le déclin cognitivo-fonctionnel.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».