Investigating the Role of Having an Avatar in Virtual Reality on Pain Alleviation and Embodiment in Patients With Pain Using Electroencephalogram: A Neuroimaging Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Chronic Pain (CP) is prevalent in industrialized countries and stands among the top 10 causes of disability. Given the widespread problems of pharmacological treatments such as opioids, a need to find alternative therapeutic approaches has emerged. Virtual Reality (VR) has shown potential as a non-pharmacological alternative for controlling pain over the past 20 years. The effectiveness of VR has been demonstrated in treating CP, and it has been suggested that VR’s analgesic effects may be associated with the Sense of Embodiment (SoE): the sensation of being inside, having and controlling a virtual body in VR. Studies have shown correlations among brain signals, reported pain and a SoE, and correlations have been observed between using an avatar in VR and pain alleviation among CP patients. However, little has been published about the changes in brain physiology associated with having an avatar in VR, and current published studies present methodological issues. Defining a proper methodology to investigate the underlying brain mechanisms of pain, a SoE associated with having an avatar in VR, and its effect on reducing pain in CP patients is key to the emerging field of VR-analgesia. Here, we propose an intervention trial design (test/intervention/test) to evaluate the effects of having a virtual avatar in VR on pain levels and SoE in CP patients using Electroencephalogram (EEG) recordings. Resting-state EEG recordings, perceived pain levels, and SoE scores will be collected before and after the VR intervention. Patients diagnosed with CP will be recruited from local pain clinics and pseudo-randomly assigned to one of two groups—with or without an avatar. Patients will experience a 10-min VR intervention built to treat CP while their EEG signals are recorded. In articulating the study procedure, we propose a framework for future studies that explores the mechanisms of VR-analgesia in patients with chronic pain.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».