MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407126022 · doi:10.1186/s12984-025-01554-7

PhantomAR: gamified mixed reality system for alleviating phantom limb pain in upper limb amputees—design, implementation, and clinical usability evaluation

2025· article· en· W4407126022 sur OpenAlexaboutno aff
Cosima Prahm, Korbinian Eckstein, Michael Bressler, Zhixing Wang, Xiaotong Li, Takashige Suzuki, Adrien Daigeler, Jonas Kolbenschlag, Hideaki Kuzuoka

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedizinischen Fakultät, Eberhard Karls Universität TübingenJapan Society for the Promotion of ScienceEberhard Karls Universität Tübingen
Mots-clésUsabilityWearable computerPhysical medicine and rehabilitationPhantom limbVirtual realityLikert scaleAmputationComputer scienceAugmented realityHuman–computer interactionPhysical therapyQuality of life (healthcare)Phantom limb painActivities of daily livingOccupational therapyPsychologyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Phantom limb pain (PLP) is a restrictive condition in which patients perceive pain in a limb that is no longer present, greatly reducing their quality of life. Mirror Therapy, wherein patients observe a mirror reflection of their intact limb, has demonstrated efficacy in alleviating PLP. However, its unilateral and seated nature presents limitations. To address these constraints while still reducing PLP, and evaluating the impact of different virtual limb representations (anthropomorphic vs. non-anthropomorphic) on the user's sense of ownership, agency, and embodiment, PhantomAR was developed. Leveraging wearable first-person augmented reality (AR) technology, PhantomAR extends traditional Mirror Therapy by enabling users to move freely and engage in bimanual tasks. METHODS: The assistive mixed reality game application PhantomAR was deployed on the Microsoft HoloLens 2 and augmented the user's residual limb by superimposing a virtual arm or tentacle that was controlled via residual muscles on their stump using an EMG electrode array. This setup allowed patients to engage in a first-person perspective and manipulate virtual objects with both the healthy and augmented limbs, free from the confines of a seated position. The study enrolled 10 able-bodied individuals and 8 individuals with unilateral, transradial amputation. All amputees experienced PLP. The usability of the PhantomAR application was evaluated using the System Usability Scale (SUS) and a user-centric survey. Additionally, the Game Experience was assessed on a 5-point Likert questionnaire (GEQ). Participants rated their phantom sensations using the Numerical Rating Scale and McGill Pain Questionnaire before, during, and after interaction with PhantomAR. The embodiment and agency of the virtual superimposed arm were evaluated with an altered Prosthesis Embodiment Scale. The study protocol included two sessions of 30 min each, during which participants experienced PhantomAR. RESULTS: Participants (n = 18) rated PhantomAR highly usable (SUS m = 90.8%, SD = 6.88). Feedback on the Game Experience Questionnaire was overwhelmingly positive, showing high immersion (m = 4.46, SD = 0.08) and positive affect (m = 4.97, SD = 0.05). PLP (n = 8) significantly decreased post-intervention (NRS and McGill Pain Questionnaire, p < .001). Skin temperature in the residual limb increased significantly post-intervention (p < .01) but did not correlate with PLP (r = - 0.08, p = 0.83). Tentacle overlay yielded mixed ownership but high agency ratings. CONCLUSION: PhantomAR leverages mixed reality to significantly reduce Phantom Limb Pain, enhance user engagement, and alter perceptions of ownership and agency of their augmented limb through bi-manual, dynamic, full-body interactions. Trial registration DRKS00033208 (Jan. 5th 2024).

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
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 savante0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroEngineering and RehabilitationMême sujetPain Management and TreatmentTravaux en français237 207