Virtual Reality for Pain Management During High‐Resolution Manometry: A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-resolution esophageal manometry (HRM) is the gold standard for the diagnosis of esophageal motility disorders. HRM is typically performed in the office with local anesthesia only, and many patients find it unpleasant and painful. The aim of this study was to examine the effects of the use of a virtual reality (VR) headset on pain and anxiety outcomes in patients with dysphagia undergoing HRM. METHODS: Patients with dysphagia were prospectively recruited and randomized to undergo HRM with and without VR distraction. Data collected included the State-Trait Anxiety Inventory-6 (STAI-6), the Short-Form McGill Pain Questionnaire, heart rate, and galvanic skin response (GSR) tracings. RESULTS: Forty subjects completed the study, including 20 subjects in the intervention arm and 20 in the control arm. There was evidence of a significant positive effect of VR on calmness (p = 0.0095) STAI-6 rating, as well as on physiologic measures of pain with significantly decreased GSR rise time (p = 0.0137) and average rate of change of conductance change (p = 0.0035). CONCLUSION: The use of VR during HRM catheter insertion increased calmness compared to control. Change of skin conductance was also reduced in the VR group, suggesting decreased physiologic pain. This study supports the consideration of the use of VR as a distraction tool to improve patient comfort during HRM. LEVEL OF EVIDENCE: 2 Laryngoscope, 134:1118-1126, 2024.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».