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Enregistrement W4310334087 · doi:10.22037/aaem.v10i1.1756

Effect of Virtual Reality-Based Interventions on Pain During Wound Care in Burn Patients; a Systematic Review and Meta-Analysis.

2022· review· en· W4310334087 sur OpenAlexaff
Narges Norouzkhani, Raziyeh Chaghian Arani, Hamidreza Mehrabi, Parissa Bagheri Toolaroud, Pooyan Ghorbani Vajargah, Amirabbas Mollaei, Seyed Javad Hosseini, Mahbobeh Firooz, Atefeh Falakdami, Poorya Takasi, Alireza Feizkhah, Hessamoddin Saber, Haniye Ghaffarzade, Ava Nemalhabib, Alborz Ghaffari, Joseph Osuji, Mohammadreza Mobayen, Samad Karkhah

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionMeta-analysisVirtual realityCritical appraisalChecklistPhysical therapyRandomized controlled trialSystematic reviewBurn woundWound careIntervention (counseling)Debridement (dental)MEDLINESurgeryWound healingPsychologyInternal medicineNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Burn patients undergo daily painful wound care procedures, including washing, debridement, and dressing. This systematic review and meta-analysis aimed to examine the effect of virtual reality (VR)-based interventions on pain during wound care in burn patients. Methods: A comprehensive systematic search was conducted on international electronic databases such as Scopus, PubMed, and Web of Science with keywords extracted from Medical Subject Headings such as "Virtual reality", "Virtual reality therapy", "Virtual reality exposure therapy", "Virtual reality immersion therapy", "Exergaming", "Active-video gaming", "Burns", "Wound healings", "Pain", and "Pain management" from the earliest to May 6, 2022. The Joanna Briggs Institute (JBI) critical appraisal checklist was used to assess the quality of randomized control trials and quasi-experimental studies. Results: :91.2%). Conclusion: It is suggested that health policymakers and managers equip burn wards with immersive VR devices to provide the basis for this intervention when caring for patients with burn wounds.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,004
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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