Use of virtual reality in managing paediatric procedural pain and anxiety: An integrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This integrative review aimed to identify, analyse and synthesise studies investigating the clinical efficacy of virtual reality (VR) distraction for children undergoing varying painful and anxiety-inducing medical procedures across different hospital settings and to identify implications for research and clinical practice. BACKGROUND: Virtual reality has been leveraged as a distraction tool in the healthcare setting to help patients manage procedural pain and anxiety. Initial studies in the burn wound care setting using VR as a non-pharmacological analgesia led to the use of VR during other medical procedures. DESIGN: An integrative review of the literature was conducted following the PRISMA guidelines across four electronic databases. Published studies between 2000 and 2020 investigating the clinical efficacy of VR in managing paediatric procedural pain or anxiety were included for review. RESULTS: Reviewed studies collectively included 2,174 patients aged 6 months-18 years used VR during burn wound care, post-burn physiotherapy, dental, needle-related and other procedures. Additionally, ten studies included samples with adults, for which paediatric data could not be isolated (n = 507). Overall, studies supported the efficacy of VR in managing procedural pain and anxiety in the paediatric setting. CONCLUSION: Virtual reality is redefining pain management by immersing children in a virtual world, reducing pain and anxiety at the hospital. A notable gap was the neglected use of VR in children with chronic conditions receiving orthopaedic procedures as part of their standard care. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Ultimately, VR distraction will reduce the fear associated with medical interventions, preventing increased pain sensitivity, exacerbated anxiety and healthcare avoidance in adulthood. Nurses will play an important role in ensuring the smooth integration of VR in clinical practice by championing the technology and transferring evidence-based methods for VR use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».