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Enregistrement W4395082189 · doi:10.2196/42829

Effects of Virtual Reality Therapy Combined With Conventional Rehabilitation on Pain, Kinematic Function, and Disability in Patients With Chronic Neck Pain: Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4395082189 sur OpenAlexvenueno aff
Qifan Guo, Liming Zhang, Lianyi Han, Chenfan Gui, Guanghui Chen, Chunyan Ling, Wei Wang, Qiang Gao

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology of Sichuan Province
Mots-clésMedicineRehabilitationPhysical therapyNeck painRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationManual therapyChronic painSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neck pain is a common condition that leads to neck motor dysfunction and subsequent disability, with a significant global health care burden. As a newly emerging tool, virtual reality (VR) technology has been employed to address pain and reduce disability among patients with neck pain. However, there is still a lack of high-quality studies evaluating the efficacy of VR therapy combined with conventional rehabilitation for patients with chronic neck pain, particularly in terms of kinematic function. OBJECTIVE: This study aims to investigate the effect of VR therapy combined with conventional rehabilitation on pain, kinematic function, and disability in patients with chronic neck pain. METHODS: We conducted an assessor-blinded, allocation-concealed randomized controlled trial. Sixty-four participants experiencing chronic neck pain were randomly allocated into the experimental group that underwent VR rehabilitation plus conventional rehabilitation or the control group receiving the same amount of conventional rehabilitation alone for 10 sessions over 4 weeks. Pain intensity, disability, kinematic function (cervical range of motion, proprioception, and mean and peak velocity), degree of satisfaction, and relief of symptoms were evaluated at 3 timepoints (baseline, postintervention, and at 3 months follow-up). A 2*3 mixed repeated measures analysis of variance was utilized for analyzing the difference across indicators, with a significant difference level of .05. RESULTS: Both groups demonstrated significant improvements in pain, disability, and kinematic functions (P<.05) at postintervention and at 3-month follow-up. The experimental group showed superior therapeutic outcomes compared to the control group in pain reduction (mean difference from the baseline: 5.50 vs 1.81 at posttreatment; 5.21 vs 1.91 at the 3-month follow-up, respectively; P<.001), disability improvement (mean difference from baseline: 3.04 vs 0.50 at posttreatment; 3.20 vs 0.85 at the 3-month follow-up, respectively; P<.001), and enhanced kinematic functions (P<.05). Moreover, participants in the experimental group reported better satisfaction and relief of symptoms than the control group (P<.05), with better initiative for exercising during the follow-up period. However, there was no between-group difference of improvement in proprioception. No adverse events were reported or observed in our research. CONCLUSIONS: The findings of our study support the efficacy of combining VR therapy with conventional rehabilitation in alleviating pain, enhancing kinematic function, and reducing disability of patients with chronic neck pain. Future research should focus on refining the therapeutic protocols and dosages for VR therapy as well as on optimizing its application in clinical settings for improved convenience and effectiveness. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2000040132; http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=64346.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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