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Enregistrement W4411007768 · doi:10.2196/67765

Feasibility and Efficacy of Commercial-Off-the-Shelf Virtual Reality Applications for Managing Chronic Pain and Enhancing Well-Being Among Older Adults in the Community: Mixed Methods Pilot Study

2025· article· en· W4411007768 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Yim Fong Leung, Megan Zichen Ye, Flora Ya Qian Zhang, T Kwok, Yuying Sun, Agnes Yuen Kwan Lai, Juming Jiang, Mun Yee Mimi Tse

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedicineChronic painGerontologyPhysical therapyPsychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Older adults may experience chronic pain as they age, which can affect their physical and psychological well-being. Virtual reality (VR) is emerging as a novel and nonpharmacological intervention that offers pain relief and mood enhancement through immersive experiences. However, the feasibility and effectiveness of using nonlocalized and commercial VR applications for chronic pain relief and mood enhancement among community-dwelling older adults remain underexplored. Objective: The main objectives of this study were to (1) evaluate the feasibility of using commercial-off-the-shelf VR applications for managing chronic pain among older adults, (2) assess the efficacy of VR in alleviating chronic pain, and (3) examine its impact on the well-being of older adults in a community setting. Methods: The study was a single-arm mixed methods pilot study. It was divided into two stages, including preparation and implementation. A total of 13 older adults (8 with chronic pain and 5 without) were recruited to participate in a 3-week VR intervention. Participants engaged in VR sessions that followed a step-by-step adaptation process. Each session included 360-degree relaxation videos and VR-based boxing exercises via Les Mills BODYCOMBAT, lasting 15 minutes. Pain intensity, pain self-efficacy, well-being, and mood were measured pre- and post-intervention using the Numeric Pain Rating Scale (NPRS), a pain self-efficacy question, the World Health Organization-Five Well-Being Index (WHO-5), and the Mood Assessment Scale (Mood). VR feasibility was evaluated based on completion rates, adverse outcomes, and qualitative feedback from semistructured interviews. Results: Of the 13 participants recruited, 11 completed the intervention (84.6% completion rate). The mean age was 79.2 (SD 9.2) years. The study found a statistically significant 16.32% improvement in the mean mood score, with a mean increase of 2.64 (SD 1.45) points and a large effect size (P<.001; Cohen d=1.82). The median pain self-efficacy score decreased from 3.0 (IQR 1.5-3.0) to 1.0 (IQR 1.0-2.0) (z=-2.236; P=.03). However, no significant changes were observed in pain intensity or overall well-being. The study demonstrated the high feasibility of commercial-off-the-shelf VR technology for older adults. Minor adverse effects were reported, including back pain and headset discomfort. In addition, 90.9% of participants enjoyed the VR experience, and all were willing to join future sessions. Conclusions: The pilot study demonstrated that commercial-off-the-shelf VR applications can effectively enhance mood and pain self-efficacy. Additional procedures, such as prebriefing, real-time interpretation, and a gradual adaptation process, were essential to overcoming barriers such as language, cultural nuances, and the digital literacy of older adults. Despite the lack of significant changes in pain intensity or overall well-being, the psychological benefits suggest that VR could be a valuable adjunct tool in chronic pain management. Future research should focus on larger sample sizes, longer intervention durations, randomized controlled trials, and the development of localized commercial VR applications to further explore their efficacy.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,397 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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