“I Dreamed of My Hands and Arms Moving Again”: A Case Series Investigating the Effect of Immersive Virtual Reality on Phantom Limb Pain Alleviation
Notice bibliographique
Résumé
Phantom limb pain (PLP) is a type of chronic pain that follows limb amputation, brachial plexus avulsion injury, or spinal cord injury. Treating PLP is a well-known challenge. Currently, virtual reality (VR) interventions are attracting increasing attention because they show promising analgesic effects. However, most previous studies of VR interventions were conducted with a limited number of patients in a single trial. Few studies explored questions such as how multiple VR sessions might affect pain over time, or if a patient's ability to move their phantom limb may affect their PLP. Here we recruited five PLP patients to practice two motor tasks for multiple VR sessions over 6 weeks. In VR, patients "inhabit" a virtual body or avatar, and the movements of their intact limbs are mirrored in the avatar, providing them with the illusion that their limbs respond as if they were both intact and functional. We found that repetitive exposure to our VR intervention led to reduced pain and improvements in anxiety, depression, and a sense of embodiment of the virtual body. Importantly, we also found that their ability to move their phantom limbs improved as quantified by shortened motor imagery time with the impaired limb. Although the limited sample size prevents us from performing a correlational analysis, our findings suggest that providing PLP patients with sensorimotor experience for the impaired limb in VR appears to offer long-term benefits for patients and that these benefits may be related to changes in their control of the phantom limbs' movement.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».