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Enregistrement W3023157841 · doi:10.2196/17293

Self-Administered Skills-Based Virtual Reality Intervention for Chronic Pain: Randomized Controlled Pilot Study

2020· article· en· W3023157841 sur OpenAlexvenueno aff
Beth D. Darnall, Parthasarathy Krishnamurthy, Jeannette Tsuei, Jorge D Minor

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painRandomized controlled trialPhysical therapyMedicineMoodFibromyalgiaVirtual realityAnalgesicClinical psychologyAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with chronic pain often have limited access to comprehensive care that includes behavioral pain management strategies. Virtual reality (VR) is an immersive technology and emerging digital behavioral pain therapy with analgesic efficacy for acute pain. We found no scientific literature on skills-based VR behavioral programs for chronic pain populations. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to evaluate the feasibility of a self-administered VR program that included content and skills informed by evidence-based behavioral treatment for chronic pain. The secondary aim is to determine the preliminary efficacy of the VR program in terms of average pain intensity and pain-related interference with activity, stress, mood, and sleep, and its impact on pain-related cognition and self-efficacy. The tertiary aim was to conduct a randomized controlled trial (RCT) and compare the VR treatment with an audio-only treatment. This comparison isolated the immersive effects of the VR program, thereby informing potential mechanisms of effect. METHODS: We conducted an RCT involving a web-based convenience sample of adults (N=97) aged 18-75 years with self-reported chronic nonmalignant low back pain or fibromyalgia, with an average pain intensity >4 over the past month and chronic pain duration >6 months. Enrolled participants were randomly assigned to 1 of 2 unblinded treatments: (1) VR: a 21-day, skills-based VR program for chronic pain; and (2) audio: an audio-only version of the 21-day VR program. The analytic data set included participants who completed at least 1 of 8 surveys administered during the intervention period: VR (n=39) and audio (n=35). RESULTS: The VR and audio groups launched a total of 1067 and 1048 sessions, respectively. The majority of VR participants (n=19/25, 76%) reported no nausea or motion sickness. High satisfaction ratings were reported for VR (n=24/29, 83%) and audio (n=26/33, 72%). For VR efficacy, symptom improvement over time was found for each pain variable (all P<.001), with results strengthening after 2 weeks. Importantly, significant time×group effects were found in favor of the VR group for average pain intensity (P=.04), pain-related inference with activity (P=.005), sleep (P<.001), mood (P<.001), and stress (P=.003). For pain catastrophizing and pain self-efficacy, we found a significant declining trend for both treatment groups. CONCLUSIONS: High engagement and satisfaction combined with low levels of adverse effects support the feasibility and acceptability of at-home skills-based VR for chronic pain. A significant reduction in pain outcomes over the course of the 21-day treatment both within the VR group and compared with an audio-only version suggests that VR has the potential to provide enhanced treatment and greater improvement across a range of pain outcomes. These findings provide a foundation for future research on VR behavioral interventions for chronic pain.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations152
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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