Virtual Reality Clinical Research: Promises and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual reality (VR) therapy has been explored as a novel therapeutic approach for numerous health applications, in which three-dimensional virtual environments can be explored in real time. Studies have found positive outcomes for patients using VR for clinical conditions such as anxiety disorders, addictions, phobias, posttraumatic stress disorder, eating disorders, stroke rehabilitation, and for pain management. OBJECTIVE: This work aims to highlight key issues in the implementation of clinical research for VR technologies. METHODS: A discussion paper was developed from a narrative review of recent clinical research in the field, and the researchers' own experiences in conducting VR clinical research with chronic pain patients. RESULTS: Some of the key issues in implementing clinical VR research include theoretical immaturity, a lack of technical standards, the problems of separating effects of media versus medium, practical in vivo issues, and costs. CONCLUSIONS: Over the last decade, some significant successes have been claimed for the use of VR. Nevertheless, the implementation of clinical VR research outside of the laboratory presents substantial clinical challenges. It is argued that careful attention to addressing these issues in research design and pilot studies are needed in order to make clinical VR research more rigorous and improve the clinical significance of findings.
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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 | 0,191 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,026 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».