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Enregistrement W4285087208 · doi:10.2196/38366

Active Virtual Reality for Chronic Primary Pain: Mixed Methods Randomized Pilot Study

2022· article· en· W4285087208 sur OpenAlexvenueno aff
Natalie L. Tuck, Catherine Pollard, Clinton Good, Caitlin Williams, Gwyn N. Lewis, Murray Hames, Tipu Aamir, Debbie J. Bean

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAuckland University of Technology, New Zealand
Mots-clésPhysical therapyRandomized controlled trialChronic painMedicineVirtual realityIntervention (counseling)RehabilitationPhysical medicine and rehabilitationVirtual Reality Exposure TherapyAnxietyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The modern management of chronic pain is largely focused on improving functional capacity (often despite ongoing pain) by using graded activation and exposure paradigms. However, many people with chronic pain find functional activation programs aversive, and dropout rates are high. Modern technologies such as virtual reality (VR) could provide a more enjoyable and less threatening way for people with chronic pain to engage in physical activity. Although VR has been successfully used for pain relief in acute and chronic pain settings, as well as to facilitate rehabilitation in conditions such as stroke and cerebral palsy, it is not known whether VR can also be used to improve functional outcomes in people with chronic pain. OBJECTIVE: This study aimed to assess the feasibility of conducting an adequately powered randomized controlled trial (RCT) to test the efficacy of VR in a chronic pain treatment center and assess the acceptability of an active VR treatment program for patients in this setting. METHODS: For this mixed methods pilot study, which was designed to test the feasibility and acceptability of the proposed study methods, 29 people seeking treatment for chronic pain were randomized to an active VR intervention or physiotherapy treatment as usual (TAU). The TAU group completed a 6-week waitlist before receiving standard treatment to act as a no-treatment control group. The VR intervention comprised twice-weekly immersive and embodied VR sessions using commercially available gaming software, which was selected to encourage movement. A total of 7 VR participants completed semistructured interviews to assess their perception of the intervention. RESULTS: Of the 99 patients referred to physiotherapy, 53 (54%) were eligible, 29 (29%) enrolled, and 17 (17%) completed the trial, indicating that running an adequately powered RCT in this setting would not be feasible. Despite this, those in the VR group showed greater improvements in activity levels, pain intensity, and pain interference and reported greater treatment satisfaction and perceived improvement than both the waitlist and TAU groups. Relative effect sizes were larger when VR was compared with the waitlist (range small to very large) and smaller when VR was compared with TAU (range none to medium). The qualitative analysis produced the following three themes: VR is an enjoyable alternative to traditional physiotherapy, VR has functional and psychological benefits despite continued pain, and a well-designed VR setup is important. CONCLUSIONS: The active VR intervention in this study was highly acceptable to participants, produced favorable effects when compared with the waitlist, and showed similar outcomes as those of TAU. These findings suggest that a confirmatory RCT is warranted; however, substantial barriers to recruitment indicate that incentivizing participation and using a different treatment setting or running a multicenter trial are needed.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,377 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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