Realidade virtual nas capacidades cognitivas e psicológicas em pessoas idosas : revisão sistemática com metanálise
Notice bibliographique
Résumé
Resumo: Comparar os efeitos dos exercícios por realidade virtual (RV) com o exercício físico convencional para as capacidades cognitivas e psicológicas das pessoas idosas. Incluídos artigos publicados entre 2012 e 2021, das bases de dados PubMed, Scielo, Cochrane Library e Web of Science. Critérios de inclusão: estratégia PICO (Participante, Intervenção, Comparação e Outcome/Desfecho; RoB 2- Cochranepara analisar o risco de viés para ensaios randomizados; GRADE Pro, avaliação da qualidade das evidências. 403 artigos inicialmente identificados, 23 elegíveis para a revisão sistemática e 14 incluídos na metanálise. Instrumentos encontrados: Trail Making Test (TMT-B), Stroop Test, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini Exame do Estado Mental (MEEM) e Short Form Health Survey (SF-36). No TMT-B observamos heterogeneidade (Tau²=0,51, I²=82,97%, Q=17,51, p=0,001) e diferença estatisticamente significativa entre os grupos, favorecendo a intervenção por RV (p=0,028). No Stroop Test, não observamos heterogeneidade (Tau²=0, I²=0, Q=1,53, p=0,464) e não houve diferença entre os grupos (p=0,194). Nos testes MEEM e MoCA, tivemos heterogeneidade entre os grupos (Tau²=0,17, I²=63,47%, Q=18,055, p=0,012), favorecendo a RV de maneira estatisticamente significativa (p=0,008). O SF-36 não apresentou heterogeneidade entre os grupos (Tau²=0, I²=0, Q=1,53, p=0,464) e não houve diferença estatística significativa (0,657). Ainda não é possível afirmar que apenas a utilização da RV é eficiente, porém ressaltamos que as intervenções realizadas com as pessoas idosas, nas quais eles se sentem parte e são responsáveis pelo seu desempenho, mostram a interação e motivação para o exercício físico, ajudando a terem uma vida mais saudávele com mais qualidade.
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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 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».