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Enregistrement W4282925027 · doi:10.2196/30616

The Efficacy of Virtual Reality Game Preparation for Children Scheduled for Magnetic Resonance Imaging Procedures (IMAGINE): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4282925027 sur OpenAlexaffvenueabout
Sylvie Le May, Christine Genest, Nicole Hung, Maxime Francoeur, Estelle Guingo, Julie Paquette, Olivier Fortin, Stéphane Guay

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de l'Est-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Randomized controlled trialMagnetic resonance imagingVirtual realityMedical physicsMultimediaComputer scienceMedicinePsychologyHuman–computer interactionSurgeryAlternative medicineRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is known that magnetic resonance imaging (MRI) procedures generate fear and anxiety. Children may become restless during scanning, which results in movement artifacts requiring the MRI procedure to be repeated with sedation. Few studies seem to have looked at the effect of immersive virtual reality (IVR) on anxiety in children scheduled for MRI scans and how to identify which children are more responsive. OBJECTIVE: The aims of this study are 3-fold: develop an algorithm of predictability based on biofeedback, address feasibility and acceptability of preprocedural IVR game preparation for anxiety management during MRI procedures, and examine the efficacy of IVR game preparation compared with usual care for the management of procedural anxiety during MRI scans. METHODS: This study will have 2 phases. We will first conduct a field test with 10 participants aged 7 to 17 years to develop a predictive algorithm for biofeedback solution and to address the feasibility and acceptability of the research. After the field test, a randomized controlled trial will be completed using a parallel design with 2 groups: an experimental group (preprocedural IVR game preparation) and a usual care group (standard care as per the radiology department's protocol) in an equal ratio of 49 participants per group for 98 participants. Recruitment will be carried out at a hospital in Quebec, Canada. The experimental group will receive a preprocedural IVR game preparation (IMAGINE) that offers an immersive simulation of the MRI scan. Participants will complete a questionnaire to assess the acceptability, feasibility, and incidence of side effects related to the intervention and the biofeedback device. Data collected will include sociodemographic and clinical characteristics as well as measures of procedure-related anxiety with the French-Canadian version of the State-Trait Anxiety Inventory for Children (score 1-3) and the Children's Fear Scale (score 0-4). Physiological signs will be noted and include heart rate, skin conductance, hand temperature, and muscle tension. Measures of the level of satisfaction of health care professionals, parents, and participants will also be collected. Analyses will be carried out according to the intention-to-treat principle, with a Cronbach α significance level of .05. RESULTS: As of May 10, 2022, no participant was enrolled in the clinical trial. The data collection time frame is projected to be between April 1, 2022, and March 31, 2023. Findings will be disseminated through peer-reviewed publications. CONCLUSIONS: Our study provides an alternative method for anxiety management to better prepare patients for an awake MRI procedure. The biofeedback will help predict which children are more responsive to this type of intervention. This study will guide future medical practice by providing evidence-based knowledge on a nonpharmacological therapeutic modality for anxiety management in children scheduled for an MRI scan. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04988516; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04988516. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/30616.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,007

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,434 · 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 randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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