Opportunities for Managing Pain and Anxiety in the Intensive Care Unit Using Virtual Reality: Perspectives from Bedside Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Virtual reality (VR) is a promising nonpharmacological tool to decrease pain and anxiety in the intensive care unit (ICU). Limited work, however, has been conducted on the functional implications of using VR to support intubated ICU patients. This study aimed to gather ICU providers' perspectives on implementing VR in the ICU to understand potential challenges and establish measurable outcomes. Materials and Methods: This was an exploratory qualitative study. ICU bedside care providers were shown how VR technology would look on an intubated mannequin, had the opportunity to experience VR, and took part in a semistructured interview. Results: = 16) expressed an overall willingness to use VR in the ICU with intubated patients, indicating that VR may be particularly beneficial for prolonged intubation, but less optimal during extubation. Potential challenges included patient eligibility for use, informed consent, provider buy-in and workflow, and appropriateness of VR hardware/software. Conclusions: Successful adoption of VR in the ICU is contingent on provider involvement in designing staff training, best practices, and standard workflow for administering and evaluating the intervention. Although many concerns described by providers in our sample have potential solutions, staff preparation and family involvement remain critical to reducing the complexity of staff workflow for administering this intervention.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».