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Enregistrement W2915988192 · doi:10.2196/11684

A Free Virtual Reality Experience to Prepare Pediatric Patients for Magnetic Resonance Imaging: Cross-Sectional Questionnaire Study

2019· article· en· W2915988192 sur OpenAlexvenueno aff
Jonathan Ashmore, Jerome Di Pietro, Kelly Williams, Euan Stokes, Anna Symons, Martina Smith, Louise Clegg

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityMagnetic resonance imagingAnxietyTest (biology)Cross-sectional studyMedicineMedical physicsMedical emergencyPsychologyComputer scienceRadiologyPsychiatryHuman–computer interactionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A magnetic resonance image (MRI) is a diagnostic test that requires patients to lie still for prolonged periods within a claustrophobic and noisy environment. This can be difficult for children to tolerate, and often general anesthetic (GA) is required at considerable cost and detriment to patient safety. Virtual reality (VR) is a newly emerging technology that can be implemented at low cost within a health care setting. It has been shown to reduce fear associated with a number of high-anxiety situations and medical procedures. OBJECTIVE: The goal of the research was to develop a VR resource to prepare pediatric patients for MRI, helping to reduce anxieties in children undergoing the procedure. METHODS: A freely accessible VR preparation resource was developed to prepare pediatric patients for their upcoming MRI. The resource consists of an app and supporting preparation book and used a series of panoramic 360 degree videos of the entire MRI journey, including footage from within the bore of the scanner. The app, deployed via the Android Play Store and iOS App Store, can be viewed on most mobile phones, allowing a child to experience an MRI in VR using an inexpensive Google Cardboard headset. The app contains 360 degree videos within an animated, interactive VR interface designed for 4 to 12-year-olds. The resource was evaluated as part of a clinical audit on 23 patients (aged 4 to 12 years), and feedback was obtained from 10 staff members. In 5 patients, the resource was evaluated as a tool to prepare patients for an awake MRI who otherwise were booked to have an MRI under GA. RESULTS: The VR preparation resource has been successfully implemented at 3 UK institutions. Of the 23 patients surveyed, on a scale of 1 to 10, the VR resource was rated with a median score of 8.5 for enjoyment, 8 for helpfulness, and 10 for ease of use. All patients agreed that it made them feel more positive about their MRI, and all suggested they would recommend the resource to other children. When considering their experiences using the resource with pediatric patients, on a scale of 1 to 10, the staff members rated the VR resource a median score of 8.5 for enjoyment, 9 for helpfulness, and 9 for ease of use. All staff believed it could help prepare children for an awake MRI, thus avoiding GA. A successful awake MRI was achieved in 4 of the 5 children for whom routine care would have resulted in an MRI under GA. CONCLUSIONS: Our VR resource has the potential to relieve anxieties and better prepare patients for an awake MRI. The resource has potential to avoid GA through educating the child about the MRI process.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations72
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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