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Enregistrement W4400138312 · doi:10.1002/pon.6368

Virtual Reality for advanced cancer patients assisted at home: A randomized controlled interventional study

2024· article· en· W4400138312 sur OpenAlexaboutno aff
A Giannelli, Serena Moscato, Rita Ostan, Raffaella Pannuti, Lorenzo Chiari, Guido Biasco, Silvia Varani

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMedicinePsychological interventionVirtual realityRandomized controlled trialPhysical therapyIntervention (counseling)HeadsetDepression (economics)Cancer painCancerPsychiatrySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Virtual Reality (VR) has been demonstrated to be an effective option for integrating psychological interventions in different therapeutic settings. This randomized controlled interventional study aims to assess the effects of VR, compared to tablet controlled intervention, on anxiety, depression, pain, and short-term psychophysical symptoms in advanced cancer patients assisted at home. METHODS: Participants were provided with a VR headset or a tablet (TAB) for 4 days. On the first and last day, anxiety and depression were measured by Hospital Anxiety and Depression Scale and pain by Brief Pain Inventory. Before and after each VR and tablet session, symptoms were collected by the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS). RESULTS: Fifty-three patients (27 VR vs. 26 TAB) completed the study. Anxiety significantly decreased in the VR group after the 4-day intervention. The analysis of ESAS showed a significant improvement in pain (p = 0.013), tiredness (p < 0.001), and anxiety (p = 0.013) for TAB group, and a significant reduction in tiredness (p < 0.001) in the VR group. CONCLUSIONS: Technological and user-friendly tools, such as VR and tablets, might be integrated with traditional psychological interventions to improve anxiety and cancer-related short-term symptoms. Further studies are needed to better consolidate the possible beneficial effects of VR.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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