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Enregistrement W7106659055 · doi:10.2196/78798

Challenges and Benefits of Virtual Reality in Home-Based Poststroke Rehabilitation: Co-Design Qualitative Study

2025· article· en· W7106659055 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationVirtual realityBridge (graph theory)Relevance (law)Qualitative researchKey (lock)Training (meteorology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stroke often leads to persistent impairments that limit daily functioning and psychosocial well-being. Virtual reality (VR) has emerged as a promising adjunct in stroke rehabilitation, although research has largely focused on clinical outcomes, with limited attention to user involvement and the experiences of multiple stakeholders in the design process. OBJECTIVE: This study aimed to explore the challenges and benefits of co-designing and using VR to support home-based poststroke rehabilitation. METHODS: A qualitative co-design case study was applied to gain an in-depth understanding of the challenges and benefits. Rapid co-design principles were used in developing VR prototypes delivered via head-mounted displays through 3 workshops with participants with stroke, health care professionals, and VR developers from November 2023 to May 2024. A design prototype revision was done based on feedback from the workshops. Data were collected via audio-taped co-design workshops with all participants and 10 successive semistructured interviews with health care professionals and VR developers conducted in a rehabilitation hospital. A thematic analysis was performed on transcribed recordings. RESULTS: In total, five main themes emerged: (1) adaptability for stroke-related impairments in home rehabilitation, (2) safety and ease of use, (3) goal orientation, (4) motivation, and (5) VR as a complementary tool. One of the primary challenges identified lies in the adaptability of VR systems for individuals with hemiparesis. Additionally, customization and safety concerns remain a complex barrier, as VR solutions must be capable of addressing a wide range of stroke-related impairments and aligning specific rehabilitation goals. VR demonstrated potential to enhance rehabilitation by simulating real-life tasks that encourage goal-oriented and motivating therapy. As a complementary tool, VR can enhance traditional rehabilitation by increasing the intensity and volume of therapy. CONCLUSIONS: This study offers insight into how VR can be effectively integrated into rehabilitation practices. Its integration into rehabilitation requires alignment with established therapeutic principles within VR applications, such as adjustable task-specific training and meaningful outcomes tailored to individual needs, to ensure clinical relevance and user engagement. VR should complement, rather than replace, conventional therapy by increasing training intensity, reducing therapist workload, and extending rehabilitation into the home. Thoughtful co-design with stakeholders is key to creating VR tools that bridge the gap between structured clinical care and independent recovery, offering continuous support throughout the rehabilitation process.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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