Increasing presence via a more immersive VR system increases virtual reality analgesia and draws more attention into virtual reality in a randomized crossover study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Researchers frequently speculate that Immersive Virtual Reality (VR) diminishes pain by reducing how much attention is available to process nociceptive signals, but attention has rarely been measured in VR analgesia studies. Methods The current study measured how much attention VR uses. Using a repeated measures crossover design, 72 college students (mean = 19 year old) gave pain ratings (0–10 GRS scale) during brief painful but safe and tolerable heat stimulations during No VR, vs. immersive VR vs. semi-immersive VR (treatment order randomized). Results Compared to semi-immersive VR, during immersive VR, participants reported a significant 25% drop in pain intensity, and a significant 23% increase in fun during the pain stimulus, (p < .001 for each measure). Discussion As predicted by an attention mechanism for how VR reduces pain (the distraction hypothesis), participants made significantly more mistakes on an attention-demanding odd-number divided-attention task during the immersive VR condition than during the less immersive VR condition. Secondary analyses also showed that immersive VR was still effective at higher pain intensity levels, and was widely effective regardless of gender, race, or participant’s tendency to catastrophize.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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