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Enregistrement W4416660777 · doi:10.2196/70598

Interest in and Predictors of Engagement With a Virtual Reality Intervention Among People With Chronic Pain: Cross-Sectional Survey Study

2025· article· en· W4416660777 sur OpenAlexvenueno aff
Genevieve R Bryant, Samuel A Holzman, Hector R. Perez

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityIntervention (counseling)Ethnically diverseSurvey researchPsychological interventionSurvey data collectionAffect (linguistics)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although chronic pain (CP) is highly prevalent, current modalities are not sufficient to address the needs of people living with this condition. Pharmacological treatments for CP can have severe side effects and increased likelihood of patients overdosing or developing addiction. Behavioral treatments are often indicated for the treatment of CP, but barriers to treatment are common. Virtual reality (VR)-based interventions have shown promise as an effective and potentially accessible form of treatment for CP. However, previous research on VR interventions for people living with CP has not often included diverse populations, including racial and ethnic minority groups and people with low socioeconomic status. OBJECTIVE: This study aimed to gauge the interest of patients with CP in participating in a hypothetical study of at-home VR for CP and to identify predictors of interest. Patients were recruited from a low socioeconomic and racially and ethnically diverse community. METHODS: A total of 48 participants living with CP were recruited from an electronic medical record database, a research participant database, and a pain clinic, and they completed surveys about demographics, pain levels, technology use, and knowledge of VR. Bivariate testing was used to determine which, if any, of the aforementioned variables were associated with interest in a hypothetical study of at-home VR for CP. Stepwise logistic regression models predicting interest were built based on bivariate testing. Finally, we used a thematic analysis framework to analyze an additional open-ended question about reasons for interest in participating in a VR intervention for CP. RESULTS: Despite low technology use and little knowledge and experience with VR, results showed high interest (42/48, 88%) among patients in participating in a hypothetical study of at-home VR for CP. More frequent email use and using Facebook demonstrated nonsignificant trends toward interest in participating in a VR clinical trial for pain (P=.06 for email use and P=.06 for Facebook use). In stepwise multivariate models controlling for pain score, Facebook use was predictive of being somewhat or very interested in participating in a VR clinical trial for pain (P=.047). Open-ended responses tended to cite the novelty of VR and desperation for pain relief as reasons for participants' interest. CONCLUSIONS: We found high interest in participating in a clinical trial of VR despite low use of technology and low knowledge of VR. Future fully powered studies should seek to confirm the effectiveness of VR treatments for people with CP, especially people from lower socioeconomic, and racially and ethnically diverse backgrounds.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations0
Publié2025
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