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Enregistrement W4366831877 · doi:10.1093/rheumatology/kead104.140

P099 Attention-based Virtual Reality - A Safe, Acceptable and Potentially Highly Effective Treatment for Fibromyalgia Syndrome: Findings from The VIPA Study

2023· article· en· W4366831877 sur OpenAlexaboutno aff
Jordan Tsigarides, Vanessa Grove, Nicholas Shenker, J. Dainty, Jacqueline R. Chipping, Susan Miles, Saber Sami, Alex J. MacGregor

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibromyalgiaMcGill Pain QuestionnaireVisual analogue scaleLikert scalePhysical therapyHeadsetVirtual realityChronic painRandomized controlled trialClinical trialOutpatient clinicPsychological interventionPsychiatrySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Aims Chronic pain is highly prevalent and a leading cause of disability worldwide with a crippling socioeconomic cost. Current non-pharmacological management of conditions including Fibromyalgia Syndrome (FMS) are labour intensive to implement and not widely available. There is an urgent need to develop accessible, innovative treatments for pain cohorts. Virtual reality (VR) is a modern technology that immerses users within a three-dimensional, interactive virtual environment delivered through a head-mounted display. VR is widely used for acute pain, following multiple randomised controlled trials showing efficacy. Despite growing numbers of feasibility studies and a handful of larger clinical trials, robust evidence within chronic pain cohorts including FMS is still limited. Through the VIPA Study, we investigated the impact of different VR characteristics on acceptability and pain using multiple feasibility studies in patients with FMS. Methods Patients with FMS were recruited through outpatient clinics at the Norfolk and Norwich University Hospital. We investigated four VR systems representing the spectrum of commercially available technologies. Participants used each system in a random order for five minutes. The interactive VR program experienced with each headset was co-developed alongside industry partners specifically for patients with chronic pain. Baseline questionnaires included the McGill pain questionnaire short form (MPQ-SF; total score: 0-45), pain visual analogue scale (VAS; 0-10) and Revised Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQR; total score: 0-100). MPQ-SF and VAS data were also collected approximately 15 minutes after use of the fourth headset (post-intervention). Questionnaires collected acceptability data using 7-point Likert scale rating questions (1=strongly disagree to 7=strongly agree). The VR sickness questionnaire (VRSQ) gained side-effect data (total severity score: 0-100). Results 26 participants with FMS were included (mean (SD) age 48 ±14yrs, 88% female). Disease severity ranged from moderate to extreme (mean FIQR 65 ±16). Following use of all headsets, a 40% reduction in mean MPQ-SF total scores from baseline were reported (baseline 24 ±9, post-intervention 15 ±9, p = <0.001). A 24% reduction in mean pain VAS was observed (baseline 5.5 ±1.9, post-intervention 4.0 ±1.9, p = <0.001) with one participant reporting an 80% reduction (change in VAS: 5.9). Participants indicated high levels of acceptability across VR systems when asked about comfort, quality, usability and immersion (mean total headset score ranged from 77-97 out of 105). Side effects were infrequent and mild (mean total VRSQ score across devices: 17 ±12). 100% agreed they would be open to using VR regularly at home for pain management (mean rating 6.5 ±0.6). Conclusion Patients with FMS can experience large reductions in pain following VR, find the technology acceptable with limited side effects, and are open to home use for pain management. VR has enormous potential as an accessible, home-based treatment for chronic pain. VIPA provides strong justification for future RCTs investigating efficacy and dose-response. Disclosure J. Tsigarides: Grants/research support; J.T. has received a small amount of funding from Orbital Global Ltd to support research equipment purchase for The VIPA Study. V. Grove: None. N. Shenker: None. J. Dainty: None. J. Chipping: None. S. Miles: None. S. Sami: None. A. MacGregor: None.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
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 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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