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Enregistrement W4389300886 · doi:10.2196/46367

Preoperative Virtual Reality to Expose Patients With Breast Cancer to the Operating Room Environment: Feasibility and Pilot Case Series Study

2023· article· en· W4389300886 sur OpenAlexafffundvenue
Jordana L. Sommer, Kristin Reynolds, Pamela Hebbard, Michael S. Smith, Natalie Mota, W. Alan C. Mutch, Jessica L. Maples‐Keller, Leslie E. Roos, Renée El‐Gabalawy

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensCancerCare ManitobaNational Research Council CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEXPOSEBreast cancerMedicineSeries (stratigraphy)Virtual realityMedical physicsCancerComputer scienceHuman–computer interactionInternal medicineAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Clinically elevated preoperative distress and anxiety are common among patients undergoing cancer surgery. Preoperative interventions have been developed to mitigate this distress and anxiety but are inconsistent in efficacy and feasibility for broad implementation. Objective This preliminary pilot study aims to assess the feasibility and utility of a newly developed virtual reality (VR) intervention to expose patients awaiting breast cancer surgery to the operating room environment and a simulation of anesthetic induction. Methods Patients undergoing breast cancer surgery (N=7) were assigned to the VR intervention or control (treatment as usual) group and completed self-report measures of distress and anxiety before surgery, on the day of surgery, and after surgery (5 and 30 d postoperatively). Those in the intervention group trialed the VR simulation 1 to 2 weeks preoperatively and provided qualitative and quantitative feedback. We assessed the feasibility of recruitment capability and study design and evaluated participants’ impressions of the intervention using self-report rating scales and open-ended questions. We also descriptively examined distress and anxiety levels throughout the duration of the study. Results Recruitment occurred between December 2021 and December 2022 and progressed slowly (rate: 1 participant/7 wk on average; some hesitancy because of stress and being overwhelmed). All participants who consented to participate completed the entire study. All participants were female and aged 56 (SD 10.56) years on average. In total, 57% (4/7) of the participants were assigned to the intervention group. On average, intervention participants spent 12 minutes engaged in the VR simulation. In general, the intervention was rated favorably (eg, clear information, enjoyable, and attractive presentation; mean% agreement 95.00-96.25, SD 4.79-10.00) and as helpful (mean% agreement 87.50, SD 25.00). Participants described the intervention as realistic (eg, “It was realistic to my past surgical experiences”), impacting their degree of preparedness and expectations for surgery (eg, “The sounds and sights and procedures give you a test run; they prepare you for the actual day”), and having a calming or relaxing effect (eg, “You feel more relaxed for the surgery”). Conclusions This preoperative VR intervention demonstrated preliminary feasibility among a sample of patients undergoing breast cancer surgery. Results and participant feedback will inform modifications to the VR intervention and the study design of a large-scale randomized controlled trial to examine the efficacy of this intervention. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04544618; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04544618

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,317 · 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'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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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