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Enregistrement W4396513841 · doi:10.1177/2050313x241249910

Using virtual reality to manage pain and anxiety during dental treatments in patients with stroke: A case series

2024· article· en· W4396513841 sur OpenAlexafffund
Essete Makonnen Tesfaye, Isabella P. Garito, Samantha Lewis-Fung, Dale Calabia, Robert Schlosser, Lora Appel

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medical Case Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensToronto East General HospitalToronto Rehabilitation InstituteYork UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation InstituteYork University
Mots-clésAnxietyMedicineDistractionVirtual realityDental ProcedureStroke (engine)UsabilityWorkflowPhysical therapyDentistryDental carePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dental anxiety is common post-stroke, with many patients unable to receive standard anesthetics. Virtual reality has been increasingly used to manage pain and anxiety in dentistry, though its use in individuals with stroke is largely unexplored. A case series of two patients with a history of stroke and dental anxiety was conducted at a specialized dental clinic. Patients watched 360°-virtual reality videos in a dental chair using a head-mounted display. Outcomes (patient: dental anxiety and pain, reactions to virtual reality; dental team: system usability, impact on workflow) were assessed using a standard observation tool, questionnaires, and interviews. Both patients wore virtual reality throughout the procedure and reported that the device was comfortable, provided a distraction, and had potential to reduce anxiety/pain. The dentist reported a positive impact on patient anxiety and time to complete procedures, and intends to continue using virtual reality with other stroke patients and clinical populations.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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