Case Report: Virtual Reality Neurofeedback Therapy as a Novel Modality for Sustained Analgesia in Centralized Pain Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Neurofeedback (NFB) Therapy is a form of biofeedback, using the electroencephalogram (EEG) that has been in use since the 1970s, serving as a non-pharmacological intervention for epilepsy and psychiatric conditions such as anxiety, depression, insomnia, PTSD, post-concussive syndrome, and now, centralized pain. Chronic pain can increase neuronal activity and eventually causes poor modulation of pain messages. With the emergence of Virtual Reality (VR) in acute pain management, and the contraindications of opioids in chronic pain, applying novel biotechnologies seems like the next frontier in multimodal pain management. In this study, the VR and NFB technologies were fused together (VR-NFB) and used as a novel treatment modality for a 55-year-old woman who suffered from chronic pain secondary to spondylolisthesis with cervical, thoracic, and lumbar disc herniations after a motor vehicle accident with comorbid depression, anxiety, sleep deprivation, and difficulty with activities of daily living, and inability to participate in physical therapy. Our case reports on the sustained analgesia achieved for 1 year after a trial of VR-NFB, and the usefulness of neuromodulation in centralized pain syndromes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».