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Enregistrement W3095264846 · doi:10.1186/s40814-020-00708-9

Introducing virtual reality therapy for inpatients with dementia admitted to an acute care hospital: learnings from a pilot to pave the way to a randomized controlled trial

2020· article· en· W3095264846 sur OpenAlexafffund
Lora Appel, Erika Kisonas, E Appel, Jennifer Klein, Deanna Bartlett, Jarred Rosenberg, Christopher Smith

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensToronto East General HospitalYork UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesToronto East General Hospital Foundation
Mots-clésDementiaRandomized controlled trialMedicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Behavioural and psychological symptoms of dementia (BPSD) are difficult to manage, particularly in acute care settings. As virtual reality (VR) technology becomes increasingly accessible and affordable, there is growing interest among clinicians to evaluate VR therapy in hospitalized patients, as an alternative to administering antipsychotics/sedatives or using physical restraints associated with negative side effects. OBJECTIVES: Validate and refine the proposed research protocol for a randomized controlled trial (RCT) that evaluates the impact of VR therapy on managing BPSD in acute care hospitals. Special attention was given to ascertain the processes of introducing non-pharmacological interventions in acute care hospitals. METHODS: Ten patients 65 years or older (mean = 87) previously diagnosed with dementia, admitted to an acute care hospital, were recruited over 3-month period into a prospective longitudinal pilot study. The intervention consisted of viewing 20-min of immersive 360° VR using a head-mounted display. Baseline and outcomes data were collected from the hospital electronic medical records, pre/post mood-state questionnaires, Neuropsychiatric Inventory (NPI) score, and standardized qualitative observations. Comprehensive process data and workflow were documented, including timestamps for each study task and detailed notes on personnel requirements and challenges encountered. RESULTS: Of 516 patients admitted during the study, 67 met the inclusion/exclusion criteria. In total, 234 calls were initiated to substitute decision makers (SDM) of the 67 patients for the consenting process. Nearly half (45.6%) of SDMs declined participation, and 40% could not be reached in time before patients being discharged, resulting in 57 eligible patients not being enrolled. Ten consented participants were enrolled and completed the study. The initial VR session averaged 53.6 min, largely due to the administration of NPI (mean = 19.5 min). Only four participants were able to respond reliably to questions. Seven participants opted for additional VR therapy sessions; of those providing feedback regarding the VR content, they wanted more varied scenery (animals, fields of flowers, holiday themes). Few sessions (4/18) encountered technical difficulties. CONCLUSION: The pilot was instrumental in identifying issues and providing recommendations for the RCT. Screening, inclusion criteria, consenting, data collection, and interaction with SDMs and hospital staff were all processes requiring changes and optimizations. Overall, patients with dementia appear to tolerate immersive VR, and with suggested protocol alterations, it is feasible to evaluate this non-pharmacological intervention in acute care hospitals.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,257 · 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 non 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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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