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Enregistrement W4393389670 · doi:10.2196/48959

Use of Biofeedback-Based Virtual Reality in Pediatric Perioperative and Postoperative Settings: Observational Study

2024· article· en· W4393389670 sur OpenAlexvenueno aff
Zandantsetseg Orgil, Anitra Karthic, Nora F Bell, Lisa M. Heisterberg, Sara E. Williams, Lili Ding, Susmita Kashikar‐Zuck, Christopher D. King, Vanessa A. Olbrecht

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institutes of Health
Mots-clésBiofeedbackVirtual realityAnxietyPreprintPhysical therapyObservational studyPerioperativeMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceHuman–computer interactionAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Biofeedback-based virtual reality (VR-BF) is a novel, nonpharmacologic method for teaching patients how to control their breathing, which in turn increases heart rate variability (HRV) and may reduce pain. Unlike traditional forms of biofeedback, VR-BF is delivered through a gamified virtual reality environment, increasing the accessibility of biofeedback. This is the first study to systematically integrate VR-BF use in the pediatric perioperative setting, with the ultimate goal of evaluating the efficacy of VR-BF to reduce pain, anxiety, and opioid consumption once feasibility and acceptability have been established. OBJECTIVES: The primary objective was to develop a clinical trial protocol for VR-BF use in the pediatric perioperative setting, including preoperative education and training, and postoperative application of VR-BF in children undergoing surgery. A secondary objective was to evaluate the patient and parent experience with VR-BF. METHODS: A total of 23 patients (12-18 years of age) scheduled for surgery at Nationwide Children's Hospital were recruited using purposive sampling. Following training, participants independently completed a daily, 10-minute VR-BF session for 7 days before surgery and during their inpatient stay. Participants could use VR-BF up to 2 weeks after hospital discharge. Patient- and session-level data of VR-BF usage and achievement of target HRV parameters were measured to identify the optimal frequency and duration of sessions before and after surgery for this population. Standardized questionnaires and semistructured interviews were conducted to obtain qualitative information about patients' experiences with VR-BF. RESULTS: Patient-level data indicated that the highest odds of achieving 1 session under target HRV parameters was after 4 sessions (odds ratio [OR] 5.1 for 4 vs 3 sessions, 95% CI 1.3-20.6; OR 16.6 for 3 vs 2 sessions, 95% CI 1.2-217.0). Session-level data showed that a session duration of 9 to 10 minutes provided the greatest odds of achieving 1 session under target HRV parameters (OR 1.3 for 9 vs 8 min, 95% CI 1.1-1.7; OR 1.4 for 8 vs 7 min, 95% CI 1.1-1.8; OR 1 for 10 vs 9 min, 95% CI 0.9-1.2). Qualitative data revealed patient satisfaction with the VR-BF technology, particularly in managing perioperative stress (17/20, 85%). Few patients reported VR-BF as beneficial for pain (8/20, 40%). CONCLUSIONS: Children and adolescents undergoing surgery successfully learned behavioral strategies with VR-BF with 10-minute sessions once daily for 5 days. To integrate VR-BF as a therapeutic intervention in a subsequent clinical trial, patients will be instructed to complete three 10-minute sessions a day for 7 days after surgery. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials NCT04943874; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04943874.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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