The Role of Virtual Reality in Chronic Pain and Loneliness: Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain and loneliness are significant public health challenges that often intersect, leading to a cyclical cycle of physical, emotional, and social distress. The COVID-19 pandemic has further exacerbated these issues, highlighting the need for innovative solutions. Virtual reality (VR) has emerged as a promising tool for managing chronic pain and alleviating loneliness, but its potential to address the complex interplay between these conditions remains underexplored. This narrative review aims to synthesize current evidence on the effectiveness of VR interventions in managing chronic pain and loneliness, identify key themes and knowledge gaps, and provide recommendations for future research and clinical applications. A literature search was conducted, focusing on randomized controlled trials, cohort studies, and case-control studies published between January 2020 and December 2024 that investigated VR interventions for chronic pain and loneliness in adult populations. Studies were analyzed for recurring themes, trends, applications, and implications. VR interventions demonstrate the potential to reduce pain intensity, improve mood, and foster social connectedness through immersive, interactive experiences. Several key themes emerged, including the importance of multisensory stimulation, personalization, and social presence in enhancing VR's therapeutic effects. However, challenges related to accessibility, user experience, and long-term efficacy remain. VR offers a promising approach to managing chronic pain and loneliness, with the potential to improve patient outcomes and quality of life. Future research should address identified barriers, develop culturally adaptive interventions, leverage artificial intelligence for personalization, and conduct longitudinal studies to assess long-term benefits and potential side effects. Integrating VR into collaborative health care teams and comprehensive treatment plans has the potential to maximize its impact and help with cost efficiencies. Advancing VR technology will require continued research to maximize its potential to enhance physical, emotional, and social well-being for those experiencing chronic pain and loneliness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».