Extended reality used in the treatment of phantom limb pain: a multicenter, double-blind, randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Phantom limb pain (PLP) represents a significant challenge after amputation. This study investigated the use of phantom motor execution (PME) and phantom motor imagery (PMI) facilitated by extended reality (XR) for the treatment of PLP. Both treatments used XR, but PME involved overt execution of phantom movements, relying on the decoding of motor intent using machine learning to enable real-time control in XR. In contrast, PMI involved mental rehearsal of phantom movements guided by XR. The study hypothesized that PME would be superior to PMI. A multicenter, double-blind, randomized controlled trial was conducted in 9 outpatient clinics across 7 countries. Eighty-one participants with PLP were randomly assigned to PME or PMI training. The primary outcome was the change in PLP, measured by the Pain Rating Index, from baseline to treatment cessation. Secondary outcomes included various aspects related to PLP, such as the rate of clinically meaningful reduction in pain (CMRP; >50% pain decrease). No evidence was found for superiority of overt execution (PME) over imagery (PMI) using XR. PLP decreased by 64.5% and 68.2% in PME and PMI groups, respectively. Thirty-seven PME participants (71%) and 19 PMI participants (68%) experienced CMRP. Positive changes were recorded in all other outcomes, without group differences. Pain reduction for PME was larger than previously reported. Despite our initial hypothesis not being confirmed, PME and PMI, aided by XR, are likely to offer meaningful PLP relief to most patients. These findings merit consideration of these therapies as viable treatment options and alternatives to pharmacological treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».