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Enregistrement W3201235521 · doi:10.2196/22942

Comparing a Virtual Reality–Based Simulation App (VR-MRI) With a Standard Preparatory Manual and Child Life Program for Improving Success and Reducing Anxiety During Pediatric Medical Imaging: Randomized Clinical Trial

2021· article· en· W3201235521 sur OpenAlexaff
Chelsea Stunden, Kirsten Stratton, Sima Zakani, John Jacob

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyRandomized controlled trialUsabilityPhysical therapyClinical trialVirtual realityMedicineMagnetic resonance imagingSession (web analytics)PsychologyMedical physicsRadiologySurgeryComputer sciencePsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The experience of undergoing magnetic resonance imaging (MRI) can be anxiety provoking, particularly for pediatric patients and their families. Alternative methods to improve success and experiences without the use of sedation are needed. Objective This study aims to compare the effectiveness of a virtual reality (VR)—based simulation app (VR-MRI) with a standard preparatory manual (SPM) and a hospital-based Child Life Program (CLP) on success and anxiety during a simulated pediatric MRI scan. Our secondary aim is to compare caregivers’ reported anxiety, procedural data, caregiver usability, child satisfaction, and fun. Methods This unblinded, randomized, triple-arm clinical trial involved 92 children aged 4-13 years and their caregivers. Recruitment was conducted through posters, public libraries, community centers, and social media. At a 2-hour session, participants were instructed to prepare for a simulated MRI head scan using one of three randomly assigned preparation materials: the VR-MRI app, SPM, or the CLP. Data were collected before preparation, during a simulated MRI head scan, and after the simulated scan. The primary outcomes were the success of the simulated MRI scan (MoTrak head motion tracking system), and child-reported anxiety (Venham picture test). We secondarily measured caregivers’ reported anxiety (short State-Trait Anxiety Inventory), procedural data (minutes), usability (Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use Questionnaire), and child-reported satisfaction and fun (visual analog scales). Results A total of 84 participants were included in the final analysis (VR-MRI: 30/84, 36%; SPM: 24/84, 29%; and CLP: 30/84, 36%). There were no clinically significant differences between the groups in terms of success during the MRI simulation (P=.27) or the children’s reported anxiety at any timepoint (timepoint 1, P=.99; timepoint 2, P=.008; timepoint 3, P=.10). Caregivers reported being significantly more anxious after preparing with the manual than caregivers in the other 2 groups (P<.001). Child and caregiver anxiety had a significant relationship, increasing together with moderate effect (r84=0.421; P<.001). Participants using VR-MRI took the most time to prepare (P<.001) and participants using the manual took the least time (P<.001). No statistically significant relationships were found between time preparing and time completing the simulated assessment (P=.13). There were no differences found in ease of use (P=.99), ease of learning (P=.48), and usefulness (P=.11) between the groups; however, caregivers reported being significantly more satisfied with the VR-MRI app and CLP than SPM (P<.001). Children reported the most satisfaction with the CLP (P<.001). There were no differences in how much fun the preparation materials were perceived to be (P=.37). Conclusions Digital preparation experiences using VR-based media could be a viable solution to improve the success of nonsedated MRI scans, with outcomes comparable with hospital-based in-person preparatory programs. Future research should focus on validating the results in a real MRI setting. Trial Registration Clinicaltrials.gov NCT03931382; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03931382

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,410 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai 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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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