The Potential of Personalized Virtual Reality in Palliative Care: A Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual Reality can help alleviate symptoms in a non-palliative care population. Personalized therapy can further alleviate these symptoms. There is little evidence in a palliative care population. AIM: To understand the feasibility of repeated personalized virtual reality sessions in a palliative care population. DESIGN: A feasibility randomized control trial. Intervention: personalized virtual reality, Control: non-personalized virtual reality. All participants completed a 4-minute virtual reality session for 4 weeks. At each point, the Edmonton Symptom Assessment System-Revised (scored 0 = none up to 100 = worst) was completed pre- and post- each session. A time-series regression analysis was completed for the overall effect. SETTING/PARTICIPANTS: The research took place in one hospice. The main inclusion criteria was: (1) under the care of the hospice (2) advanced disease (3) over 18 years (4) physically able to use virtual reality set (5) capacity (6) proficient English. RESULTS: Twenty-six participants enrolled, of which 20 (77%) completed all sessions. At baseline, the intervention group had a mean pre- score of 26.3 (SD 15.1) which reduced to 11.5 (SD 12.6) after the first session. At the same time point, the control group had a mean pre- score of 37.9 (SD 21.6) which reduced to 25.5 (SD 17.4) post-session. The mean scores dropped following each session, however this was not significant (mean difference = -1.3, 95% CI: -6.4 to 3.7, p = 0.601). CONCLUSIONS: It is feasible to complete repeated virtual reality sessions within a palliative care population. Future research should explore the structure and effectiveness of virtual reality in a fully powered trial.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».