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Enregistrement W4206185174 · doi:10.2196/29164

Immersive Reality Experience Technology for Reducing Social Isolation and Improving Social Connectedness and Well-being of Children and Young People Who Are Hospitalized: Open Trial

2021· article· en· W4206185174 sur OpenAlexvenueno aff
Hiran Thabrew, Laura Ann Chubb, Harshali Kumar, Christa Fouché

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial connectednessVirtual realitySocial isolationPsychologyScale (ratio)Isolation (microbiology)MedicineSocial psychologyPsychotherapistComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children and young people who are hospitalized can feel disconnected from their peers and families, which can, in turn, predispose them to psychological problems, including anxiety and depression. Immersive reality experience technology, recently developed by the New Zealand Patience Project Charitable Trust, may help to overcome these issues. Immersive reality experience technology uses immersive 360° live streaming and a virtual reality headset to enable children and young people who are hospitalized to connect through cameras located in either their school or home environment and via SMS text messaging with a designated buddy. OBJECTIVE: This trial aims to expand qualitative findings from a previous smaller proof of concept trial to ascertain the views of New Zealand children and young people who are hospitalized, their caregivers, and teachers regarding immersive reality experience technology and quantitatively evaluate the effectiveness of immersive reality experience technology in reducing social isolation and improving social connectedness and well-being using validated outcome measures. METHODS: An open trial of immersive reality experience technology was conducted between December 2019 and December 2020 for which 19 New Zealand children and young people aged 13 to 18 years who had been hospitalized at Starship Hospital-a specialist pediatric hospital in Auckland-for at least 2 weeks were recruited. All young people completed the Short Warwick-Edinburgh Mental Well-Being Scale, an abbreviated version of the Social Connectedness Scale, and the Social Inclusion Scale at baseline. Of the 19 participants, 10 (53%) used immersive reality experience technology as often as they wished over a 6-week period and completed postintervention measures. Semistructured interviews with a subset of the 10 young people, 4 caregivers, and 6 teachers were conducted immediately after the intervention. RESULTS: Participants reported improvements in social inclusion (mean change 3.9, SD 2.8; P=.06), social connectedness (mean change 14.2, SD 10.0; P=.002), and well-being (mean change 5.7, SD 4.0; P=.001). Key themes from interviews with participants, caregivers, and teachers were the importance of support for using immersive reality experience technology, connecting versus connectedness, choice and connection, and the value of setting it up and getting it right. Recommendations for improving connectedness via immersive reality experience and related technologies were also provided. CONCLUSIONS: Immersive reality experience technology can improve the social inclusion, social connectedness, and well-being of New Zealand children and young people who are hospitalized. With some technological modifications and simplified implementation, immersive reality experience and related technology could become part of standard care and support children and young people who are hospitalized in New Zealand and elsewhere to sustain family and peer cohesion, experience fewer psychological problems, and more easily return to normal life following the completion of treatment. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Network Registry ACTRN12619000252112; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=376837&isReview=true.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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