Assessing the Different Levels of Virtual Reality That Influence Anxiety, Behavior, and Oral Health Status in Preschool Children: Randomized Controlled Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared with a traditional behavior management strategy and oral health training, virtual reality (VR) integrated with multisensory feedback possesses potential advantages in dentistry. OBJECTIVE: This study aimed to assess the impact of different levels of VR on anxiety, behavior, and oral health status. METHODS: This study was carried out in the Department of Pediatric Dentistry at the Tabriz University of Medical Sciences from December 2020 to June 2021. We randomly assigned 60 healthy children aged 4 years to 6 years to 4 groups, each consisting of 15 children. The study consisted of 2 consecutive sessions. During the first visit, the plaque index was calculated, and oral health education was carried out in all groups using Immersive VR (group I), Semi-immersive VR (group II), Nonimmersive VR (group III), and tell-show-do (TSD; group IV). In the second session, an amalgam restoration was performed in all groups. Participants' anxiety and behavior were recorded using the face version of the Modified Child Dental Anxiety Scale (MCDAS[f]) and Frankl scale. The plaque index was recorded in 2 follow-up sessions. RESULTS: The greatest prevalence of positive behavior (P=.004) and the lowest anxiety (P<.001) were recorded in group I, followed by group II, group III, and group IV. The plaque index scores showed a reduced trend between the first session and follow-up sessions (P<.001), but the values did not differ significantly between the 4 groups during the 3 sessions (P=.28, P=.54, P=.18). CONCLUSIONS: The most positive behavior was observed in the Immersive VR group, followed by the Semi-immersive VR, Nonimmersive VR, and TSD groups. Moreover, oral health education using VR resources can improve oral health status in children. TRIAL REGISTRATION: Iranian Registry of Clinical Trials 20210103049926N1; https://www.irct.ir/trial/53475.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».