Virtual Reality applied to Post-Stroke Rehabilitation: design and development of the NeuroRehab VR Software
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To describe the design and development of NeuroRehab VR, a fully immersive, specific and gamified virtual reality (VR) software aimed at improving the quality of life and reducing disability in post-stroke patients. Methods A public-private collaborative research project was carried out between 2022 and 2024 by a multidisciplinary and multicenter team comprising neurologists, rehabilitation specialists, physiotherapists, exercise and sport sciences professionals and members of the company Dynamics VR Rehab, including engineers, developers, computer programmers, game designers, and digital artists. The project was structured into three phases: preproduction, production, and postproduction, with periodic focus group meetings and testing sessions with patients in the subacute phase of stroke held every one to two months. Results In the Preproduction phase, the multidisciplinary team discussed the initial concepts and, using the SCRUM methodology together with feedback from pilot patients, developed the software design. In this process, three thematic environments (i.e., home, nature, and science fiction) were established, along with five activity types targeting upper limb rehabilitation: fine motor skills, gross motor skills, balance, rhythmic movements, and movement speed. The software incorporated fully immersive VR, advanced hand tracking technology, and adaptive gamification elements. During the Production phase, these components were implemented and consolidated into a functional prototype. Finally, in the post-production phase, several adjustments were made after identifying minor issues, with the aim of improving activity responsiveness and refining the user experience for both patients and clinicians. Conclusion NeuroRehab VR represents a promising tool to be integrated into post-stroke rehabilitation programs and is being tested though a clinical trial. Moreover, this public-private, multidisciplinary, and multicenter collaboration model constitutes an effective framework for the design and development of technologically driven solutions applicable to clinical rehabilitation settings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».