MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410642937 · doi:10.2196/65924

Effect of Immersive Virtual Reality on Chemotherapy-Related Side Effects in Patients Receiving Paclitaxel-Carboplatin With or Without Bevacizumab: 2-Arm Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4410642937 sur OpenAlexaboutno aff
Kazuyuki Niki, Satoshi Nakagawa, Misaki Arai, Ayaka Morimoto, Yutaka Ueda

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaclitaxelCarboplatinBevacizumabRandomized controlled trialMedicineOncologyInternal medicineCancerChemotherapyCisplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Symptomatic drug treatment is generally used to treat various side effects associated with paclitaxel/carboplatin (TC) or TC plus bevacizumab (TC+Bev). However, this can lead to increased adverse effects from additional drugs. Immersive virtual reality (iVR) reduces pain and anxiety. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the efficacy of iVR in managing side effects associated with TC or TC+Bev therapy. METHODS: This two-arm randomized controlled trial included patients with gynecologic cancer scheduled to undergo their first course of TC/TC+Bev. Patients in the intervention group received iVR for approximately 10 min/day for 7 consecutive days, starting on the first day of treatment. The primary endpoint was the severity of physical and psychiatric symptoms measured using the Japanese version of the revised Edmonton Symptom Rating System (ESAS-r-J). The secondary endpoint included the proportion of patients who used additional antiemetic medications, the complete response (CR) rate to nausea and the severity of anxiety, measured using the state-trait anxiety inventory-JYZ (STAI) Y-1. Patients in the non-intervention group received supportive and symptomatic treatments. RESULTS: The analysis included 28 and 30 patients in the intervention and non-intervention groups, respectively. The change in ESAS-r-J scores between days 1 and 7 and nausea were significantly worse in the intervention group on day 4 only (p<0·001); however, the non-intervention group showed significantly worse scores on days 3, 4, and 5. Depression was not significantly worse in the intervention group on any day other than on day 1; however, the non-intervention group showed significantly worse scores on day 4. The proportion of patients who used additional antiemetic medications from days 2 to 7 was significantly lower in the intervention group than in the non-intervention group (p=0.024). Regarding the change in STAI Y-1 on day 1 of TC or TC+Bev therapy, the mean score was significantly lower after the iVR experience than before the experience in the intervention group (from 43.8 to 34.8, p<0.001), whereas in the non-intervention group, no significant difference was observed before and after anticancer drug administration (from 44.9 to 43.9, p=0.536). CONCLUSIONS: iVR may reduce deterioration of nausea and depression more effectively in patients with gynecologic cancer undergoing TC or TC+Bev therapy than in those undergoing non-intervention, especially in delaying the onset of nausea and accelerating recovery. CLINICALTRIAL: UMIN Clinical Trials Registry (UMIN000041067; https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/icdr/ctr_view.cgi?recptno=R000046892).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,407 · 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'étudeEssai randomisé
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetCancer Treatment and PharmacologyTravaux en français237 207