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Enregistrement W4312087225 · doi:10.1002/alz.062209

VRCT: Randomized Controlled Trial Evaluating the Impact of Virtual Reality Therapy on BPSD and QoL of Acute Care In‐Patients With Dementia

2022· article· en· W4312087225 sur OpenAlexaff
Lora Appel, E Appel, Erika Kisonas, Samantha Lewis-Fung, Jarred Rosenberg, Julian Appel, Chris Smith

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensToronto East General HospitalYork UniversityToronto Metropolitan UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicineQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialPhysical therapyIntervention (counseling)PsychiatrySurgeryNursingInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Virtual Reality (VR) is increasingly considered a valuable therapy tool for managing behavioural and psychological symptoms (BPSDs) and quality of life (QoL) in dementia (Parsons, 2013). However, rigorous studies are still needed to evaluate its impact in acute care settings (Appel, 2021). This study evaluated the impact of VR‐therapy on managing BPSDs, falls, and length of stay (LoS) and QoL for inpatients with dementia admitted to an acute care hospital. Method An open longitudinal interventional randomized controlled trial was conducted between April 2019 and March 2020 (ClinicalTrials.gov, ID:NCT03941119). A total of 69 participants (age ≥65, diagnosis of dementia, did not meet exclusion criteria) (Figure 1) who were randomly assigned either followed standard of care (Control Arm, n = 35 or received VR‐therapy every 1‐3 days (Intervention Arm, n = 34) (Figure 2). VR‐therapy entailed watching 360‐degree‐VR‐films on a HMD for up to 20 minutes (Figures 3 and 4). Instances of daily BPSDs documented in EMR nursing notes were categorized based on the Neuropsychiatric Inventory (NPI). QoL measures included the Quality of Life in Late‐Stage Dementia scale (QUALID) and semi‐structured interviews conducted at scheduled visits. Structured observations (including the standardized “ObsRVR” tool) and interviews were used to measure treatment feasibility (Figure 5). Result VR‐therapy had a statistically significant effect (p = .014) in reducing aggressivity (i.e., physical aggression and loud vociferation). A sentiment analysis of patient responses to the semi‐structured interviews on QoL revealed a statistically significant impact of VR therapy (p = .013). No statistically significant impact of VR therapy was found for other BPSDs (e.g., apathy), falls, or LoS or QoL as measured by the QUALID. VR‐therapy was overall an acceptable and enjoyable experience for participants and no adverse events occurred as a result of VR‐therapy. Conclusion Immersive VR‐therapy appears to have an effect on aggressive behaviours and QoL in acute care patients with dementia. Although the RCT was stopped before reaching the intended sample size due to COVID‐19 restrictions, trends in the results are promising. We suggest conducting future trials with larger samples and, in some cases, more sensitive data collection instruments.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,315 · 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
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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