Anticipated Barriers and Facilitators to Engaging in a Novel Virtual Reality Program for Lower Phantom Limb Pain
Notice bibliographique
Résumé
While there is promising evidence to suggest certain virtual reality (VR) programs and graded motor imagery (GMI) can independently be administered to treat phantom limb pain (PLP) in people with lower limb amputations (LLAs), there are many barriers preventing their implementation. Long outpatient wait times prevent treatment access in the early postoperative period following amputation, when PLP is the most severe. The integration of GMI in VR offers the opportunity to improve PLP treatment access in the acute period by facilitating self-administration. Accordingly, the present multidisciplinary team used a multi-methods approach to assess a novel head-mounted VR GMI prototype and evaluate areas of improvement according to patient feedback. Twelve people with unilateral LLAs recruited from outpatient physiotherapist and prosthetic clinics were asked to trial the program in a single intensive session. Afterwards, participants completed a semi-structured interview to reflect on barriers and facilitators they expect would affect their use of the VR GMI program. They also completed psychometrically validated self-report questionnaires (including the User Engagement Scale and Presence Questionnaire) that inquired about the engagement and immersion facilitated by the program. Reflexive thematic analysis suggests VR and treatment expectations, in addition to individual priorities, motivation, and resources, may affect one's willingness to use the VR GMI program in the acute period following amputation. Meanwhile, descriptive analysis demonstrates that while the VR GMI program is considered immersive, more focused attention needs to be facilitated to increase engagement. In line with these findings, future development will prioritize embedding psychoeducation to prime realistic expectations about the intervention. These developments will improve the chances of implementing the VR GMI program in clinical settings following a larger study to assess its efficacy in the hospital following amputation. Results may be transferred to our broader understanding of how VR interventions may be implemented in acute postoperative settings.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».