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Enregistrement W4411335898 · doi:10.2196/65311

The Effects of Virtual Reality on Hope and Travel Expectations in Healthy and Hospitalized Children: Quasi-Experimental Design Approach

2025· article· en· W4411335898 sur OpenAlexvenueno aff
Pei-Shan Hsieh, Hsiu‐Sen Chiang, Fang‐Liang Huang

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVirtual realityIntervention (counseling)Significant differenceMean differencePhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Virtual reality (VR) has become a powerful tool for enhancing the experiences of patients with critical illnesses, particularly hospitalized children with leukemia. Since traveling is nearly impossible for them, St Jude has teamed up with the travel company Expedia to launch "Dream Adventures," a pilot program that offers immersive VR experiences, allowing children to explore new destinations from the comfort of the hospital. Objective: The aim of this study was to evaluate the pleasurable experience of VR and its impact on healthy and hospitalized children's travel expectations and hope by using electrocardiography (ECG) and questionnaires to enhance research objectivity. Methods: Participants were children aged 7-18 years, divided into 2 distinct groups: 30 healthy children and 18 hospitalized children with leukemia. Both groups received the same VR intervention and were assessed using a 1-group pretest-posttest design. The questionnaires were designed to assess differences in the children's sense of hope and travel expectations, and their physiological data were collected through ECG. Results: The results indicated a statistically significant increase in hope levels from pre-VR to post-VR intervention in both healthy children (preintervention: mean 5.83, SD 0.87; postintervention: mean 6.36, SD 0.76; P=.002) and hospitalized children (preintervention: mean 5.51, SD 1.17; postintervention: mean 5.73, SD 1.15; P=.03), as determined by paired samples 2-tailed t tests. Furthermore, an independent samples 2-tailed t test revealed a significant difference in postintervention hope levels between the hospitalized children (mean 5.73, SD 1.15) and healthy children (mean 6.36, SD 0.76; P=.05). Then, we further compared the mean differences in hope scores from preintervention to postintervention. Healthy children demonstrated a greater increase (an increase of 0.53, from 5.83 to 6.36) than the hospitalized children (an increase of 0.22, from 5.51 to 5.73). In terms of physiological responses, ECG indicators such as SD of all normal-to-normal intervals and low-frequency power revealed significant differences in autonomic nervous system activity between the 2 groups. Healthy children exhibited higher sympathetic activation, suggesting greater emotional engagement during the VR experience, whereas hospitalized children demonstrated more attenuated responses. The consistency between physiological data and self-reported measures strengthens the construct validity of the instruments used and enhances the overall reliability of the study findings. Conclusions: The VR intervention significantly increased hope levels in both healthy children and hospitalized children with leukemia, with a greater improvement observed among healthy participants. Therefore, this study suggests that when designing interventions for hospitalized children, more targeted emotional support strategies should be considered. Future studies are recommended to explore different types of VR content and the medical conditions of hospitalized children.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,414 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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