Ethical Challenges of Virtual Reality Technology Interventions for the Vulnerabilities of Patients With Chronic Pain: Exploration of Technician Responsibility (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED Chronic pain, a common disease, is a crucial global public health concern. Approximately 20% of the worldwide population is affected by chronic pain, which accounts for 15% to 20% of hospital visits. In Canada, approximately 7.6 million people—or 1 in 5 people—experience chronic pain. Among this population, 60% has either lost their employment or experienced a reduction in income as a result of their pain. The proportion of older people (aged ≥65 years) with chronic pain is high, comprising one-third of the total older population. In addition, the causes of chronic pain and its cures are unknown, and treatment is limited by these unknowns and the dangers of opioids. These essential factors make patients with chronic pain one of the most vulnerable populations. The use of emerging virtual reality (VR) technology as an intervention for chronic pain has consistently demonstrated early effectiveness and has been termed as a “nonpharmacological analgesic.” Nevertheless, we must remain vigilant about the potential ethical risks of VR interventions, as inappropriate VR interventions may exacerbate the vulnerabilities of patients. Currently, a central challenge for VR developers is the ambiguity of patient vulnerability and the unpredictability of ethical dilemmas. Therefore, our paper focused on the vulnerability and ethical dilemmas faced by patients with chronic pain in VR interventions. Through an experience-based, prospective ethical examination, we have identified both existing and potential new vulnerabilities and specific manifestations that patients with chronic pain may encounter in VR interventions. Our aim was to highlight the ethical risks that may be present in VR interventions. On one hand, this can help raise awareness among technology developers regarding the vulnerabilities of patients with chronic pain and mitigate technological ethical risks. In addition, it can assist technology developers in determining the priorities for VR technology interventions. These efforts collectively lay a solid foundation for the comprehensive realization of responsible VR technology interventions.
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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 | 0,042 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».