Faculty Opinions recommendation of Virtual and augmented reality in the treatment of phantom limb pain: A literature review.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phantom limb pain (PLP), the perception of discomfort in a limb no longer present, commonly occurs following amputation. A variety of interventions have been employed for PLP, including mirror therapy. Virtual Reality (VR) and augmented reality (AR) mirror therapy treatments have also been utilized and have the potential to provide an even greater immersive experience for the amputee. However, there is not currently a consensus on the efficacy of VR and AR therapy.OBJECTIVE: The aim of this review is to evaluate and summarize the current research on the effect of immersive VR and AR in the treatment of PLP.METHODS: A comprehensive literature search was conducted utilizing PubMed and Google Scholar in order to collect all available studies concerning the use of VR and/or AR in the treatment of PLP using the search terms "virtual reality," "augmented reality," and "phantom limb pain." Eight studies in total were evaluated, with six of those reporting quantitative data and the other two reporting qualitative findings.RESULTS: All studies located were of low-level evidence. Each noted improved pain with VR and AR treatment for phantom limb pain, through quantitative or qualitative reporting. Additionally, adverse effects were limited only to simulator sickness occurring in one trial for one patient.CONCLUSIONS: Despite the positive findings, all of the studies were confined purely to case studies and case report series. No studies of higher evidence have been conducted, thus considerably limiting the strength of the findings. As such, the current use of VR and AR for PLP management, while attractive due to the increasing levels of immersion, customizable environments, and decreasing cost, is yet to be fully proven and continues to need further research with higher quality studies to fully explore its benefits. PMID: 28211829
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,015 |
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 ».