MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220966663 · doi:10.2196/32027

A Virtual Reality Game Suite for Graded Rehabilitation in Patients With Low Back Pain and a High Fear of Movement: Within-Subject Comparative Study

2022· article· en· W4220966663 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander T. Peebles, Susanne M. van der Veen, Alexander Stamenkovic, Christopher France, Peter E. Pidcoe, James S. Thomas

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésVirtual realityLumbarPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationKinematicsComputer sciencePsychologyExcursionMovement (music)Repeated measures designMixed realityHuman–computer interactionSimulationPhysical therapyMedicineMathematicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complex movement pathologies that are biopsychosocial in nature (eg, back pain) require a multidimensional approach for effective treatment. Virtual reality is a promising tool for rehabilitation, where therapeutic interventions can be gamified to promote and train specific movement behaviors while increasing enjoyment, engagement, and retention. We have previously created virtual reality-based tools to assess and promote lumbar excursion during reaching and functional gameplay tasks by manipulating the position of static and dynamic contact targets. Based on the framework of graded exposure rehabilitation, we have created a new virtual reality therapy aimed to alter movement speed while retaining the movement-promoting features of our other developments. OBJECTIVE: This study aims to compare lumbar flexion excursion and velocity across our previous and newly developed virtual reality tools in a healthy control cohort. METHODS: A total of 31 healthy participants (16 males, 15 females) took part in 3 gamified virtual reality therapies (ie, Reachality, Fishality, and Dodgeality), while whole-body 3D kinematics were collected at 100 Hz using a 14-camera motion capture system. Lumbar excursion, lumbar flexion velocity, and actual target impact location in the anterior and vertical direction were compared across each virtual reality task and between the 4 anthropometrically defined intended target impact locations using separate 2-way repeated measures analysis of variance models. RESULTS: There was an interaction between game and impact height for each outcome (all P<.001). Post-hoc simple effects models revealed that lumbar excursion was reduced during Reachality and Fishality relative to that during Dodgeality for the 2 higher impact heights but was greater during Reachality than during Fishality and Dodgeality for the lowest impact height. Peak lumbar flexion velocity was greater during Dodgeality than during Fishality and Reachality across heights. Actual target impact locations during Dodgeality and Fishality were lower relative to those during Reachality at higher intended impact locations but higher at lower intended impact locations. Finally, actual target impact location was further in the anterior direction for Reachality compared to that for Fishality and for Fishality relative to that for Dodgeality. CONCLUSIONS: Lumbar flexion velocity was reduced during Fishality relative to that during Dodgeality and resembled velocity demands more similar to those for a self-paced reaching task (ie, Reachality). Additionally, lumbar motion and target impact location during Fishality were more similar to those during Reachality than to those during Dodgeality, which suggests that this new virtual reality game is an effective tool for shaping movement. These findings are encouraging for future research aimed at developing an individualized and graded virtual reality intervention for patients with low back pain and a high fear of movement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Serious GamesMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207