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Enregistrement W4402983781 · doi:10.1080/00207144.2024.2391365

Virtual Reality Combined with Mind-Body Therapies for the Management of Pain: A Scoping Review

2024· review· en· W4402983781 sur OpenAlexaff
Mélanie Louras, Audrey Vanhaudenhuyse, Rajanikant Panda, Floriane Rousseaux, Michele Carella, Olivia Gosseries, Vincent Bonhomme, Marie-Élisabeth Faymonville, Aminata Bicego

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical and Experimental Hypnosis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesFondazione Europea Ricerca BiomedicaFonds Léon FredericqKoning BoudewijnstichtingFondation contre le CancerFundação BialStichting Tegen KankerFonds De La Recherche Scientifique - FNRSMind Science Foundation
Mots-clésHypnosisPain managementPsychologyVirtual realityPsychotherapistMind–body problemMedicineAlternative medicinePhysical therapyComputer scienceEpistemologyHuman–computer interactionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When used separately, virtual reality (VR) and mind-body therapies (MBTs) have the potential to reduce pain across various acute and chronic conditions. While their combination is increasingly used, no study offers a consolidated presentation of VR and MBTs. This study aims to propose an overview of the effectiveness of VR combined with MBTs (i.e., meditation, mindfulness, relaxation, and hypnosis) to decrease the pain experienced by healthy volunteers or patients. We conducted a scoping review of the literature using PubMed, Science Direct and Google Scholar and included 43 studies. Findings across studies support that VR combined with MBTs is a feasible, well-tolerated, and potentially useful to reduce pain. Their combination also had a positive effect on anxiety, mood, and relaxation. However, insufficient research on this VR/MBTs combination and the lack of multidimensional studies impede a comprehensive understanding of their full potential. More randomized controlled studies are thus needed, with usability evaluation protocols to better understand the effects of VR/MBTs on patients wellbeing and to incorporate them into routine clinical practice.

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)0,007
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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