A Rapid Evidence Assessment of Immersive Virtual Reality as an Adjunct Therapy in Acute Pain Management in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Immersive virtual reality (IVR) therapy has been explored as an adjunct therapy for the management of acute pain among children and adults for several conditions. Therapeutic approaches have traditionally involved medication and physiotherapy but such approaches are limited over time by their cost and side effects. This review seeks to critically evaluate the evidence for and against IVR as an adjunctive therapy for acute clinical pain applications. METHODS: A rapid evidence assessment (REA) strategy was used. CINAHL, Medline, Web of Science, IEEE Xplore Digital Library, and the Cochrane Library databases were screened in from December 2012 to March 2013 to identify studies exploring IVR therapies as an intervention to assist in the management of pain. Main outcome measures were for acute pain and functional impairment. RESULTS: Seventeen research studies were included in total including 5 RCTs, 6 randomized crossover studies, 2 case series studies, and 4 single-patient case studies. This included a total of 337 patients. Of these studies only 4 had a low risk of bias. There was strong overall evidence for immediate and short-term pain reduction, whereas moderate evidence was found for short-term effects on physical function. Little evidence exists for longer-term benefits. IVR was not associated with any serious adverse events. DISCUSSION: This review found moderate evidence for the reduction of pain and functional impairment after IVR in patients with acute pain. Further high-quality studies are required for the conclusive judgment of its effectiveness in acute pain, to establish potential benefits for chronic pain, and for safety.
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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 | 0,059 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| 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 ».