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Enregistrement W7126171495 · doi:10.1089/jmedxr.2024.0034

Navigating Immersion: Usability Study of a Virtual Reality Application Designed for Older Adults with Dementia and Their Caregivers

2025· article· en· W7126171495 sur OpenAlexaff
Hira Alizai, Madeline Wong, Danielle Tchao, Lora Appel

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Extended Reality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensToronto East General HospitalYork UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityHeadsetVirtual realityDementiaThematic analysisPsychological interventionSession (web analytics)LimitingQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing number of therapeutic virtual reality (VR) applications are targeted at older adults, but few are evidence-based and designed together with end-users, thus limiting the adoption of this potentially game-changing technology. There is also little research exploring VR applications developed for dyadic use between older adults and their caregivers, who are commonly a part of the safe and optimal experience. The objective of this study was to evaluate the initial usability of an application designed to make accessing immersive VR easier for older adults with dementia and their caregiver(s). This was a non-randomized, prospective mixed-methods think-aloud study that consisted of a two hour usability session with seven participant dyads (one person living with dementia and their caregiver). Descriptive statistical analyses were conducted on demographic quantitative data, and three researchers conducted thematic analysis on observation notes as well as the participants' qualitative responses. Themes identified included headset comfort and safety, usability and navigation, quality (spanning over sub-themes of video, audio, and connectivity), and content. Our main findings highlighted success in delivering the platform's main function as its immersive experience and ability to accommodate socialization and bonding between older adults and caregivers received positive reception from participants. Additionally, there was a need to improve the application's audio quality, as well as streamline its navigation and enlarge interface elements for easier use. These findings provide a guide for development of future VR interventions targeted toward older adults and their caregivers, of which there is currently a lack of in the commercial market and in evidence-based research, despite their demonstrated potential.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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