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Enregistrement W4410424804 · doi:10.2196/58905

Use of Virtual Reality in the Pediatric Perioperative Setting and for Induction of Anesthesia: Mixed Methods Pilot Feasibility Study

2025· article· en· W4410424804 sur OpenAlexaffvenueabout
Yung‐Fen Huang, Sofia Addab, Gianluca Bertolizio, Reggie C. Hamdy, Kelly Thorstad, Argerie Tsimicalis

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's HospitalShriners Hospitals for Children - CanadaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergence deliriumAnxietyPerioperativeTolerabilityDistractionDistressPhysical therapyClinical trialRandomized controlled trialPain scaleRating scaleVisual analogue scaleChecklistAnesthesiaSurgeryAdverse effectClinical psychologyPsychologyPsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Children commonly experience high levels of anxiety prior to surgery. This distress is associated with postoperative maladaptive behaviors. Virtual reality (VR) is an innovative tool for reducing anxiety and pain during various medical procedures. Previous randomized controlled trials have demonstrated its efficacy in reducing children's anxiety in the preoperative waiting room or during induction. Objective: The primary aim of this study was to examine the feasibility of VR distraction throughout the perioperative period, from the waiting room until the induction of general anesthesia (GA). Secondary aims were to assess its clinical utility, tolerability, and initial clinical efficacy. Methods: A mixed methods, concurrent triangulation feasibility trial was piloted at the Shriners Hospitals for Children-Canada. Participants played an interactive VR game throughout the perioperative period, starting from the waiting room until induction. Feasibility was examined with the duration of the VR intervention, recording the number of interruptions, and taking field notes. Clinical utility was assessed using a perception questionnaire. Tolerability was evaluated by the Child Simulator Sickness Questionnaire (CSSQ). Initial clinical efficacy was assessed by the Faces Pain Scale-Revised, Faces Anxiety Scale, Graphic Rating Scale for multidimensional pain, the Induction Compliance Checklist, and the Pediatric Anesthesia Emergence Delirium scale. Quantitative data were supported with field notes and semistructured interviews with patients and parents. Quantitative and qualitative themes were compared via the triangulation protocol to produce final themes. Results: A total of 39 patients, with a mean age of 11.9 (SD 2.8) years, undergoing elective surgery under GA participated in the study. Stakeholders, including patients, parents, and health care providers, were receptive and willing to adapt to VR. Of the 39 patients, 19 (49%) continued to use VR during transportation and 6 (15%) were induced with VR. Barriers to feasibility included (1) interruptions to VR in 92% (36/39) of patients by health care professionals, (2) unpredictable surgery delays prolonging the duration of the VR intervention (mean 23.1, SD 24.4 minutes; range 5-150 minutes), and (3) discontinuation of VR before induction due to mask seal (n=3) and discomfort with supine positioning (n=2). Patients were generally satisfied with VR, deemed it acceptable and easy to use, and would recommend it to others. VR was tolerable with no self-reported simulator sickness (CSSQ: mean 0.01, SD 0.1). The mean Faces Anxiety Score was 1.5 (SD 1.1) at baseline and 0.7 (SD 0.9) during VR. Conclusions: While VR demonstrated good clinical utility and was well tolerated in the broad perioperative setting, this study highlighted important feasibility barriers in the waiting room and especially during induction of anesthesia, both at the organizational and technical levels. This study highlights several considerations that should be carefully addressed for the successful implementation of perioperative 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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