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Enregistrement W4394940087 · doi:10.33425/2996-4377.1006

Reduction of Pain and Fatigue after Use of Over-The- Counter Socks Embedded With Haptic Vibrotactile Trigger Technology: Results from the Invigor Study

2023· article· en· W4394940087 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey Gudin, Janet Fason, Peter Hurwitz

Notice bibliographique

RevueInternational journal of research in physical medicine & rehabilitation. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSOCKSHaptic technologyReduction (mathematics)MedicineComputer scienceSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The prevalence of pain, pain-related diseases, and fatigue related issues are so vast that they are the leading reasons patients visit their primary care provider. Over 100 million people are estimated to live with chronic or recurrent pain and fatigue is estimated to affect more than 50% of the population of older adults. Conventional pharmacological treatments targeting the symptoms of pain and fatigue have been associated with dangerous adverse effects. Clinicians are continuously trying to identify effective, alternative treatment strategies to address pain and fatigue, especially those that are non-invasive and non-pharmacologic with limited side effect profiles. It is proposed that humans have a widely distributed and perhaps unique neural network or “neuromatrix” that contributes to the multidimensional experience of pain. This neuromatrix is genetically determined and influenced by multiple factors, of which sensory (nociceptive) input is only one. Researchers have shown that these pathways and areas of the brain that are associated with the neuromatrix can change in response to external stimuli. Understanding this complex pain neuromatrix may assist in identifying alternative approaches that reduce pain severity and interference and improve patient outcomes. There are various types of nerve fibers responsible for sensation and pain. A-β nerve fibers transmit information from Pacinian and Meissner corpuscles, which convey vibratory/sensory perception from the skin. According to the gate control theory of pain hypothesized decades ago by Melzack and Wall, vibration can stimulate inhibitory interneurons in the spinal cord that in turn act to reduce the amount of pain signal transmitted by A-δ and C transmitting pain fibers. The application of vibration has long been trialed for its analgesic effects. When you get a text or a call on your mobile phone, the vibration you feel is a form of haptic feedback. An enhanced technique known as haptic vibrotactile trigger technology (VTT) is designed to target the nociceptive pathways and theorized to disrupt the neuromatrix of pain. The technology is non-pharmacological and non-invasive, and has been incorporated into topical patches, wearable clothing, and other routes of delivery. The purpose of this IRB-approved, minimal risk observational study was to evaluate and compare patients’ experiences, perceptions and response for those who received haptic vibrotactile trigger technology (VTT) embedded non-pharmacologic, non-invasive, overthe-counter wearable device in the form of socks (Superneuro Haptic Vibrotactile Trigger Technology (VTT) Enhanced Socks; Srysty Holding Co, Toronto, Canada) versus those who did not. Methods: Baseline, 7- and 14-day data were recorded in 90 subjects who presented with pain and/or fatigue related issues or associated symptoms. The ‘active’ treatment group (TG) was comprised of eighty-five (85) adult subjects (61 females and 24 males) with a mean age of 54.8 years; there were five (5) adult subjects (3 females and 2 males) in the ‘inactive’ control group (CG). The study evaluated changes in overall pain severity, pain interference, and fatigue severity via validated scales including the BPI (Brief Pain Inventory) and the BFI (Brief Fatigue Inventory) as well as changes in the use of prescription and OTC medications, patient satisfaction, energy levels, and any side effects reported while using the VTT Enhanced socks. Future analysis will compare the outcomes reported here with a larger control as well as the addition of a crossover treatment group.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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