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Enregistrement W4415818749 · doi:10.1177/23743735251393915

Combining Virtual Reality and Hypnosis? A User Experience Study in Patients with Multiple Myeloma Following Stem Cell Transplantation

2025· article· en· W4415818749 sur OpenAlexafffund
Jade Véronneau, Alexandra Chevestrier-Lefeuvre, Valentyn Fournier, Andrew Laurin, Rémi Caron-Trahan, Mathieu Landry, Joséphine Guiné, Odile Dubey-Harispe, Nadia Godin, Idrissi Moulay, Danny Wade, Caroline Arbour, Philippe Richebé, Karim Jerbi, Pierre Rainville, Richard LeBlanc, Floriane Rousseaux, David Ogez

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Experience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFonds de recherche du QuébecRégion Auvergne-Rhône-Alpes
Mots-clésVirtual realityMultiple myelomaIntervention (counseling)TransplantationQuality of life (healthcare)HypnosisUser experience designQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma (MM) and stem cell transplantation (SCT) significantly impact patients' quality of life. Virtual reality with hypnosis (VRH) has emerged as a promising nonpharmacological intervention to address these challenges, yet data on its acceptability and user experience remain scarce. This study assessed the acceptability and user experience of a VRH intervention among adult patients with MM who had undergone allogeneic SCT. Participants used a VRH application and rated their experience through standardized questionnaires and semistructured interviews. Quantitative data were analyzed descriptively, and qualitative data underwent descriptive content analysis. Findings indicated high patients' satisfaction, strong perceived relevance, and low cybersickness. Qualitative analysis revealed perceived emotional and psychological benefits. VRH was deemed particularly suitable during hospitalization and treatment periods. This study shows the potential of combining virtual reality and hypnosis for MM patients following SCT. Indeed, they showed high satisfaction levels, paving the way for further studies evaluating the clinical efficacy of such interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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'admission2
Résumé présentoui

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