A Graded Exposure, Locomotion-Enabled Virtual Reality App During Walking and Reaching for Individuals With Chronic Low Back Pain: Cohort Gaming Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic low back pain (cLBP) can interfere with daily activities, and individuals with elevated pain-related fear (also known as kinesiophobia or the fear of injury due to movement) can develop worse long-term disability. Graded exposure (GEXP) protocols use successive participation in avoided activities to help individuals overcome fearful movement appraisals and encourage activity. We sought to develop a series of GEXP virtual reality (VR) walking and reaching scenarios to increase the exposure and engagement of people with high kinesiophobia and cLBP. OBJECTIVE: This study aims to (1) determine GEXP content validity of the VR application and (2) determine the feasibility of individuals with cLBP performing locomotion-enabled physical activities. METHODS: We recruited 13 individuals with cLBP and high pain-related fear to experience six VR modules, which provide progressive movement exposure over three sessions in a 1 week period. At session 1, participants ranked each module by likelihood to avoid and assigned an expected pain and concern for harming their back rating to each module. Participants provided a rating of perceived exertion (RPE) after experiencing each module. To test feasibility, we administered the system usability scale (SUS) and treatment evaluation inventory (TEI) following the final session. In addition, we measured pain and pain-related fear at baseline and follow-up. RESULTS: The 12 participants who completed the study period assigned higher avoidance (P=.002), expected pain (P=.002), and expected concern (P=.002) for session 3 modules compared with session 1 modules. RPE significantly increased from session 1 (mean 14.8, SD 2.3) to session 3 (mean 16.8, SD 2.2; P=.009). The VR application showed positive feasibility for individuals with cLBP through acceptable SUS (mean 76.7, SD 13.0) and TEI (mean 32.5, SD 4.9) scores. Neither pain (P=.20) nor pain-related fear (P=.58) changed significantly across sessions. CONCLUSIONS: The GEXP VR modules provided progressive exposure to physical challenges, and participants found the VR application acceptable and usable as a potential treatment option. Furthermore, the lack of significant change for pain and pain-related fear reflects that participants were able to complete the modules safely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».