Zkoumání proveditelnosti využití virtuální reality jako vzdělávacího nástroje v rehabilitaci chronické bolesti

Úvod:

Chronická bolest je přetrvávající a komplexní stav, který postihuje přibližně 20 % světové populace, což významně ovlivňuje fyzickou, emocionální a sociální pohodu (Nicholas et al., 2019). Efektivní strategie zvládání vyžadují řešení jak biologických, tak psychosociálních aspektů bolesti, jak je uvedeno v biopsychosociálním modelu chronické bolesti (Turk a Monarch, 2002). Vzdělávání v oblasti vědy o bolesti (Pain Science Education, PSE) se ukázalo jako klíčový nefarmakologický přístup ke zvládání chronické bolesti, který pomáhá pacientům porozumět mechanismům stojícím za bolestí a podporuje adaptivní strategie zvládání (Moseley a Butler, 2015). Tradiční metody poskytování PSE, jako jsou osobní setkání, však mohou být časově náročné, vyžadují mnoho zdrojů a je obtížné je škálovat. Inovativní řešení, jako je virtuální realita (VR), nabízejí slibnou alternativu pro zlepšení dostupnosti, zapojení a výsledků.

Vzdělávání v oblasti vědy o bolesti:

PSE se zaměřuje na výuku jednotlivců o neurofyziologii a neurobiologii bolesti, aby se změnila maladaptivní přesvědčení a podpořil se větší pocit kontroly nad jejich stavem (Moseley a Butler, 2015). Důkazy naznačují, že PSE může snížit katastrofizaci bolesti, zvýšit sebeúčinnost a zlepšit kvalitu života (Moseley et al., 2004). Tento přístup využívá různé strategie poskytování, včetně metafor, vizuálních pomůcek a technik zkušenostního učení, aby usnadnil porozumění (Nijs et al., 2019). Replikace interaktivní a zkušenostní povahy PSE v konvenčních prostředích však může být náročná. Imersivní schopnosti VR mohou tyto limity řešit vytvářením prostředí, která vizuálně a interaktivně demonstrují komplexní mechanismy bolesti, což potenciálně zlepšuje porozumění a retenci pacientů (Ryan et al., 2018).

Virtuální realita ve zdravotnictví:

VR prokázala významný potenciál ve zdravotnictví, zejména v managementu akutní a chronické bolesti. Její aplikace sahají od rozptýlení bolesti během lékařských výkonů až po terapeutické intervence využívající neuroplasticitu (Mallari et al., 2019). Zapojením více senzorických drah může VR modifikovat vnímání bolesti a snížit závislost na farmakologické léčbě (Li et al., 2011). Kromě toho byla VR úspěšně použita v psychologických intervencích, jako je kognitivně-behaviorální terapie (CBT) pro úzkost a posttraumatickou stresovou poruchu (PTSD), což zdůrazňuje její všestrannost jako terapeutického nástroje (Freeman et al., 2017).

Integrace VR s PSE:

Integrace VR s PSE nabízí nový přístup k řešení limitů tradičního vzdělávání o bolesti. Prostředí VR mohou simulovat dynamické, interaktivní zážitky, které vizualizují fungování nervového systému a ilustrují strategie modulace bolesti v akci. Například řízená cvičení ve VR mohou pacientům pomoci procvičovat mindfulness, relaxační techniky nebo postupnou expozici atraktivním a kontrolovaným způsobem (Spicher et al., 2022). Interaktivní povaha VR také podporuje aktivní učení, které je klíčové pro změnu chování a osvojení dovedností (Ryan et al., 2018).

Odůvodnění studie:

Zatímco VR byla zkoumána jako nástroj rozptýlení při akutní bolesti, její použití při poskytování komplexních vzdělávacích intervencí pro chronickou bolest zůstává nedostatečně prozkoumáno. Předběžné studie naznačují, že vzdělávání založené na VR může zvýšit zapojení pacientů a porozumění zdravotním informacím (Ferrer-García et al., 2016). Důkazy o její proveditelnosti, přijatelnosti a klinickém dopadu u populací s chronickou bolestí jsou však omezené. Tato studie řeší tuto mezeru hodnocením použití Reality Health™, programu vzdělávání o bolesti založeného na VR, jako škálovatelného, interaktivního a pacienty orientovaného přístupu k PSE. Zaměřením na výsledky proveditelnosti a proof-of-concept poskytnou výsledky poznatky pro budoucí randomizovanou kontrolovanou studii a širší implementaci VR v managementu chronické bolesti.

Metodologie:

Tato studie použije smíšený metodologický přístup, integrující jak kvantitativní, tak kvalitativní data, aby komplexně vyhodnotila proveditelnost, přijatelnost a předběžný klinický dopad programu vzdělávání o bolesti založeného na VR. Studie bude provedena jako jednostranná studie proveditelnosti s využitím designu před testem a po testu. Celkem bude rekrutováno 50 PwCP (osob s chronickou bolestí), aby se zapojilo do šestitýdenního programu vzdělávání o bolesti ve VR poskytovaného prostřednictvím softwaru Reality Health™. Každá relace bude trvat 1 hodinu (jedna hodina/týden po dobu šesti týdnů).

Platforma Reality Health™ poskytuje obsah zkušenostního učení, zážitky měnící smyslové vnímání, rehabilitační aktivity a imerzivní vzdělávání o neurovědě bolesti prostřednictvím čtyř klíčových modulů. Platforma využívá bezdrátový VR headset Meta Quest a ruční ovladače pro interakci s každým modulem a je poskytována v prostředí vedeném klinikem 1:1. Klinik provádí účastníka imerzivními moduly VR, umožňuje reflexe a usnadňuje přenos znalostí do postojů a chování, které mohou vést k pozitivním výsledkům.

Byl vyvinut léčebný protokol pro poskytování platformy Reality Health™ jako programu vzdělávání o bolesti vedeného klinikem. Léčebný protokol 'Supercharging Chronic Pain Education' poskytuje VR intervenci v šesti individuálních hodinových relacích s klinikem. Každá relace zahrnuje použití headsetu Meta Quest k dokončení imerzivního modulu vzdělávání o bolesti a individualizované rehabilitační činnosti vedené klinikem, s doprovodným pracovním sešitem pro pacienta.

Do tohoto designu bude vložena kvalitativní studie, která prozkoumá individuální zkušenosti a vnímání používání VR pro vzdělávání o chronické bolesti. S podmnožinou účastníků budou po intervenci provedeny polostrukturované fokusové skupiny, aby se získaly podrobné poznatky o jejich přijetí technologie VR, jejích vnímaných přínosech a výzvách. Tato kvalitativní složka poskytne bohatá kontextová data, která doplní kvantitativní zjištění a řeší faktory ovlivňující proveditelnost a přijatelnost intervence. Rozhovory budou trvat celkem 30–45 minut.

Nábor účastníků: Účastníci budou rekrutováni prostřednictvím Chronic Pain Ireland (irská národní charita podporující PwCP) a služby pro léčbu bolesti v univerzitní nemocnici v Dublinu.

Sběr dat:

Data budou sbírána pomocí jak pacienty hlášených výsledkových měření (vyplněných online nebo zaslaných předplacenou poštou), tak online/telefonických 1:1 polostrukturovaných rozhovorů.

Pacienty hlášená výsledková měření budou vyplněna před, po a při tříměsíčním sledování. Dokončení těchto výsledkových měření bude trvat v průměru 35–40 minut.

Budou také zaznamenány nežádoucí události a přijatelnost intervence pro účastníky.

Velikost vzorku 50 účastníků pro tuto studii proveditelnosti byla stanovena na základě praktických úvah spíše než statistických výpočtů síly, jak je běžné ve studiích proveditelnosti.

Kritéria zařazení zahrnují:

• 18 let a více Diagnostikovaná chronická bolest konzultantem v oboru léčby bolesti nebo praktickým lékařem s jakýmkoli typem chronické bolesti po dobu alespoň 3 měsíců Hlášená intenzita bolesti >3 na číselné škále hodnocení (Numerical Rating Scale) Znalost psané a mluvené angličtiny

Účastníci, kteří nejsou schopni poskytnout informovaný souhlas, nebo ti, kteří čekají na operaci v příštích 6 měsících, budou ze studie vyloučeni.

Pacienty hlášená výsledková měření zahrnují:

(i) Číselná škála hodnocení (Numerical Rating Scale): Škála intenzity bolesti (Pain NRS) bude použita k měření průměrné intenzity bolesti účastníka za předchozích sedm dní.

(ii) Krátký inventář bolesti (Brief Pain Inventory, BPI): BPI hodnotí interferenci bolesti s přijatelnou vnitřní konzistencí. Snížení o jeden bod na škále interference bylo doporučeno jako klinicky významná změna (Cleelend et al 1994).

(iii) Beckův inventář deprese (Beck Depression Inventory, BDI): BDI je široce validovaný nástroj používaný k posouzení závažnosti depresivních symptomů. BDI měří emocionální, kognitivní a fyzické příznaky deprese. Snížení o pět bodů na BDI je obecně považováno za klinicky významné zlepšení depresivních symptomů. BPI prokázal silnou vnitřní konzistenci a vynikající test-retest reliabilitu napříč různými populacemi, včetně těch s chronickou bolestí (Beck et al 1961).

(iv) Dotazník sebeúčinnosti v bolesti (Pain Self-Efficacy Questionnaire, PSEQ): Bylo hlášeno, že sebeúčinnost v bolesti je nezávislým prediktorem disability a kvality života po kontrole intenzity bolesti. Analýzy ukázaly, že PSEQ má vynikající vnitřní konzistenci a test-retest reliabilitu (Nicholas et al 2007).

(v) 12položkový krátký dotazník o zdraví (12-Item Short Form Health Survey, SF-12): 12položkový krátký dotazník o zdraví (SF-12) je validovaný nástroj určený k měření zdravím související kvality života (HRQoL). Posuzuje jak fyzické, tak duševní zdravotní komponenty prostřednictvím dvou sumárních skóre: Sumy fyzické komponenty (Physical Component Summary, PCS) a Sumy duševní komponenty (Mental Component Summary, MCS). SF-12 prokázal silnou vnitřní konzistenci a test-retest reliabilitu napříč různorodými populacemi, včetně těch s chronickými stavy. Klinicky významná změna je typicky reprezentována zvýšením o 3 až 5 bodů v buď PCS nebo MCS skóre (Ware et al 1996).

Výsledky zájmu týkající se proveditelnosti a přijatelnosti studie, náboru, metodologie a intervence budou následující: míry náboru, retence, atrice a adherence.

Nábor: Celková míra náboru bude vypočtena jako procento, s počtem zapojených osob (čitatel) ku počtu způsobilých účastníků (jmenovatel). Budeme také hodnotit a podávat zprávy o následujícím v souvislosti s náborem:

• Počet (účastníků) identifikovaných prostřednictvím bolestivých klinik, členství v pacientských organizacích
• Počet identifikovaných prostřednictvím čekacích listin na oddělení léčby bolesti v nemocnici
• Počet vyšetřených na způsobilost
• Počet způsobilých po vyšetření
• Důvody nezpůsobilosti
• Počet vyplněných formulářů souhlasu
• Důvody neúčasti po vyšetření způsobilosti

Retence: Míra retence bude vypočtena jako podíl jednotlivců, kteří po zápisu dokončili výsledková měření před intervencí a výsledková měření po intervenci.

Atriace: Míra atriace bude vypočtena vydělením celkového počtu účastníků na začátku studie počtem účastníků, kteří z jakéhokoli důvodu studii nedokončili (např. odstoupení, ztráta ke sledování atd.). Vypočítáme jak míru atriace, tak důvody pro ukončení intervence.

Adherence: Adherence k harmonogramu intervence bude hodnocena zaznamenáváním účasti na všech relacích. Důvody neúčasti budou zaznamenány facilitátory. Účastníci budou konzultováni MOD na týdenní bázi, aby byla dokumentována adherence k intervenčnímu protokolu a jakékoli další problémy vznesené účastníky během intervenčního období.

Přijatelnost: Přijatelnost bude měřena pomocí Modelu přijetí technologie (Technology Acceptance Model, TAM), široce uznávaného rámce pro porozumění přijetí a spokojenosti uživatelů s novými technologiemi. TAM se zaměřuje na interakci několika faktorů, které ovlivňují záměr jednotlivců používat a skutečné používání technologie.

Analýza dat:

Přestože studie proveditelnosti není dimenzována k detekci statisticky významných efektů, data o pacienty hlášených výsledcích budou analyzována, aby informovala budoucí studie. Například pokud se měří účinnost intervence na intenzitu bolesti, analýza bude následující:

Intenzita a trvání bolesti:

• Výsledek: Posoudit změny v úrovních bolesti před a po VR intervenci pomocí Dotazníku interference bolesti.

• Analýza:

  • Deskriptivní statistika (průměry, mediány, směrodatné odchylky) shrne skóre bolesti na začátku, během a po intervenci.
  • Párové t-testy nebo neparametrické ekvivalenty (např. Wilcoxonův znaménkový test) mohou být použity k posouzení změn v rámci skupiny v čase.
  • Velikosti efektu (např. Cohenovo d) budou vypočteny k odhadu velikosti změny, což pomůže informovat budoucí výpočty velikosti vzorku pro plnou studii.

Všechna data budou analyzována pomocí IBM SPSS Statistics v.24.0 pro Windows.

Kvalitativní data:

Budeme také sbírat kvalitativní data ve formě procesního hodnocení.

Hlavní cíle procesního hodnocení budou:

1. Pochopit zkušenosti a vnímání účastníků týkající se VR vzdělávací intervence.
2. Identifikovat bariéry a facilitátory pro zapojení s technologií VR a obsahem.
3. Prozkoumat názory účastníků na přijatelnost, použitelnost a celkovou spokojenost s VR intervencí.

Otázky polostrukturovaného rozhovorového plánu byly mapovány z Modelu přijetí technologie (TAM). Data z těchto rozhovorů budou analyzována v souladu s tematickou analýzou (Braun a Clarke, 2006).

Reference

Beck, A. T., Ward, C. H., Mendelson, M., Mock, J., & Erbaugh, J. (1961). An inventory for measuring depression. Archives of General Psychiatry, 4(6), 561-571.

Cleeland, C.S., & Ryan, K.M. (1994). Pain assessment: Global use of the Brief Pain Inventory. Annals of the Academy of Medicine, Singapore, 23(2), 129-138.

Ferrer-García, M., Gutiérrez-Maldonado, J., Riva, G. and Wiederhold, B.K., 2016. Virtual reality-based treatments in eating disorders and obesity: A review. Journal of Contemporary Psychotherapy, 46(4), pp.207-221.

Freeman, D., Reeve, S., Robinson, A., Ehlers, A., Clark, D.M., Spanlang, B. and Slater, M., 2017. Virtual reality in the assessment, understanding, and treatment of mental health disorders. Psychological Medicine, 47(14), pp.2393-2400.

Li, A., Montano, Z., Chen, V. and Gold, J., 2011. Virtual reality and pain management: current trends and future directions. Pain Management, 1(2), pp.147-157.

Louw, A., Diener, I., Butler, D.S. and Puentedura, E.J., 2011. The effect of neuroscience education on pain, disability, anxiety, and stress in chronic musculoskeletal pain. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 92(12), pp.2041-2056.

Mallari, B., Spaeth, E.K., Goh, H. and Boyd, B.S., 2019. Virtual reality as an analgesic for acute and chronic pain in adults: a systematic review and meta-analysis. Journal of Pain Research, 12, pp.2053-2085.

Moseley, G.L. and Butler, D.S., 2015. Fifteen years of explaining pain: The past, present, and future. The Journal of Pain, 16(9), pp.807-813.

Moseley, G.L., Nicholas, M.K. and Hodges, P.W., 2004. A randomized controlled trial of intensive neurophysiology education in chronic low back pain. Clinical Journal of Pain, 20(5), pp.324-330.

Nicholas, M. K. (2007). The pain self-efficacy questionnaire: Taking pain into account. European Journal of Pain, 11(2), 153-163

Nicholas, M., Vlaeyen, J.W., Rief, W., Barke, A., Aziz, Q., Benoliel, R. and Korwisi, B., 2019. The IASP classification of chronic pain for ICD-11: chronic primary pain. Pain, 160(1), pp.28-37.

Spicher, C.J., Kohut, P., Shenker, N.G., Baranowski, A., Goebel, A. and Wood, C., 2022. Virtual reality in chronic pain management: A narrative review. Pain Management, 12(1), pp.15-27.

Turk, D.C. and Monarch, E.S., 2002. Biopsychosocial perspective on chronic pain. In: D.C. Turk and R.J. Gatchel (Eds.), Psychological Approaches to Pain Management: A Practitioner's Handbook. 2nd ed. New York: Guilford Press, pp.3-29.

Ware, J. E., Kosinski, M., & Keller, S. D. (1996). A 12-item short-form health survey: Construction of scales and preliminary tests of reliability and validity. Medical Care, 34(3), 220-233.