Clinical Feasibility and Preliminary Outcomes of a Novel Mixed Reality Based System to Manage Phantom Pain for Patients with Lower Limb Amputation.: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This report describes the details of Mr. MAPP, a virtual mirror therapy system and the results of a clinical feasibility and evaluation study of a pilot sample of patients with history of lower limb amputation and phantom limb pain. Materials and Methods Mr. MAPP system uses a Kinect V2 RGB-D camera to capture the patient, generates a live interactive 3D model, and incorporates it into a virtual exergame. Mr. MAPP mirrors their preserved limb and allows participants to visualize their amputated limb virtually and perform their prescribed exercise program. Mr. MAPP creates a digital diary of their therapy sessions by recording game performance and errors. Ten consecutive patients with history of limb loss and phantom pain were targeted for this pilot study. They received a Mr. MAPP system and a laptop for home use for 1-month. Outcome measures including pain intensity and pain interference measured on Numerical Rating Scale (NRS) and McGill Pain Questionnaire (MPQ) as well as functional outcomes measured on Patient Specific Functional Scale (PSFS) were obtained at baseline, and after 1-month. Results Seven participants were enrolled, out of which four completed the study. The study was temporarily suspended due to restrictions imposed during the COVID-19 public health emergency. In-game performance data showed a trend towards improvement in most participants. Compared to baseline, NRS and MPQ scores at 1-month showed no clear trends. PSFS scores improved for 1 participant and remained unchanged for others. Conclusion Gamified home exercises performed via a novel, mixed-reality system—Mr. MAPP— using which virtual mirror therapy was delivered, is feasible and has potential to improve pain and pain related function in patients with lower limb amputations and phantom limb pain.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».