Comparing the Relaxing Effects of Different Virtual Reality Environments in the Intensive Care Unit: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After a prolonged intensive care unit (ICU) stay, approximately 50%-75% of all critically ill patients suffer from neurocognitive late effects and a reduction of health-related quality of life. It is assumed that the noisy and stressful ICU environment leads to sensory overload and deprivation and potentially to long-term cognitive impairment. OBJECTIVE: In this study, we investigated three different virtual reality environments and their potentially restorative and relaxing effects for reducing sensory overload and deprivation in the ICU. METHODS: A total of 45 healthy subjects were exposed to three different environments, each 10 minutes in length (dynamic, virtual, natural, and urban environments presented inside the head-mounted display, and a neutral video on an ICU TV screen). During the study, data was collected by validated questionnaires (ie, restoration and sickness) and sensors to record physiological parameters (240 hertz). RESULTS: The results showed that the natural environment had the highest positive and restorative effect on the physiological and psychological state of healthy subjects, followed by the urban environment and the ICU TV screen. CONCLUSIONS: Overall, virtual reality stimulation with head-mounted display using a dynamic, virtual and natural environment has the potential, if directly used in the ICU, to reduce sensory overload and deprivation in critically ill patients and thus to prevent neurocognitive late effects.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».