The Effects of Virtual Reality in Maternal Delivery: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extreme labor pain has negative effects; pharmacologic analgesic modalities are effective but are accompanied by adverse effects. Virtual reality (VR) works as a distracting nonpharmacologic intervention for pain and anxiety relief; however, the effects of VR use in laboring women is unknown. OBJECTIVE: Our study aimed to determine the safety and effectiveness of VR technology during labor and delivery and investigate whether it impacts labor and patient satisfaction. METHODS: In all, 7 databases (PubMed, Embase, Web of Science, the Cochrane Library, CINAHL, China National Knowledge Infrastructure, and Wan-Fang Database) were systematically searched for randomized controlled trials of VR use in pregnancy and childbirth from the time of database construction until November 24, 2021. Two researchers extracted data and evaluated study quality using the Cochrane Risk of Bias tool 2.0. Outcome measures were labor pain, anxiety, duration, satisfaction, and adverse events. Meta-analyses were performed where possible. RESULTS: A total of 12 studies with 1095 participants were included, of which 1 and 11 studies were rated as "Low risk" and "Some concerns" for risk of bias, respectively. Of the 12 studies, 11 reported labor pain, 7 reported labor anxiety, and 4 reported labor duration. Meta-analysis revealed that VR use could relieve pain during labor (mean difference -1.81, 95% CI -2.04 to -1.57; P<.001) and the active period (standardized mean difference [SMD] -0.41, 95% CI -0.68 to -0.14; P=.003); reduce anxiety (SMD -1.39, 95% CI -1.99 to -0.78; P<.001); and improve satisfaction with delivery (relative risk 1.32, 95% CI 1.10-1.59; P=.003). The effects of VR on the duration of the first (SMD -1.12, 95% CI -2.38 to 0.13; P=.08) and second (SMD -0.22, 95% CI -0.67 to 0.24; P=.35) stages of labor were not statistically significant. CONCLUSIONS: VR is safe and effective in relieving maternal labor pain and anxiety; however, due to the heterogeneity among studies conducted to date, more rigorous, large-scale, and standardized randomized controlled trials are required to provide a higher-quality evidence base for the use of VR technology in maternal labor, with the aim of improving experience and outcomes. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42021295410; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=295410.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».