The Influence of Virtual Reality Glasses Use on the Quality of Life of Older Adults: Protocol for a Prospective, Longitudinal Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults are a rapidly growing demographic and often face social isolation and limited access to outdoor activities due to mobility issues, health conditions, and environmental barriers. These limitations can negatively impact their well-being, leading to reduced physical activity, cognitive decline, and emotional distress. Virtual reality (VR) technology offers a promising solution to bridge this gap by enabling access to immersive virtual environments, which may enhance the quality of life for residents in nursing homes. Objective: The aim of this study is to assess whether the use of VR glasses in nursing homes improves the quality of life of older adults by reducing the challenges they face in participating in recreational activities outside their care facilities. Methods: This study will adopt a prospective, longitudinal quasi-experimental design conducted in nursing homes within a basic health area of Catalonia, Spain. The intervention period will span 1 year. Participants will use VR glasses to interact with virtual environments, and their quality of life will be measured using the Rivas-Borda Quality of Life Scale, based on other validated scales. Results: Outcomes will focus on variations in quality-of-life scores before and after the intervention, as determined by the Rivas-Borda Scale. Statistical analysis will include detailed metrics such as sample size, confidence intervals, and P values to evaluate the intervention's effectiveness. Conclusions: This research seeks to confirm that VR technology can be a valuable tool for enhancing the quality of life in older adults residing in nursing homes, addressing issues like social isolation and limited access to outdoor activities in an innovative and engaging way.
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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 | 0,027 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».