고급 심부전 환자의 통증 관리를 위한 가상 현실

저희 병원의 MedStar Heart and Vascular Institute Advanced Heart Failure 임상팀과 MedStar Washington Hospital Center Palliative Care 팀 간의 지속적인 협력을 통해 연구팀은 심부전(ACC/AHA 단계 C 또는 D 단계)으로 입원 환자를 식별합니다. ). 18세 이상 동의를 제공할 수 있고 이전 시험에서 중등도-심각한 통증(통증이 0에서 10 사이의 리커트 척도로 평가되는 경우 10명 중 4명 이상)을 보고할 수 있는 대상자는 본 연구에 등록하는 것으로 간주됩니다. 24 시간. 개인 용도로 이미 VR을 사용하고 있거나, 메스꺼움/구토가 잘 풀리지 않는 경우, 멀미 병력이 있는 경우, 발작 또는 간질 병력이 있는 경우, VR 헤드셋을 사용할 수 없는 두개골 구조 이상이 있는 경우, 현재 완화 치료 또는 통증에 등록되어 있는 경우 대상에서 제외됩니다. 관리 연구 및/또는 접촉 격리 중입니다. 모든 환자를 등록하기 전에 기관 검토 위원회의 승인을 구하고 정보에 입각한 동의를 실시할 것입니다.

참여에 동의한 후 일반적인 약리학적 통증 관리 외에도 128명의 환자를 1:1 비율로 무작위 배정하여 10분 VR 세션 또는 10분 2차원 가이드 이미지 세션을 받게 합니다.

VR 세션은 Facebook(Facebook Inc., Menlo Park, CA) Oculus GO VR을 사용하여 관리됩니다. 사용할 VR 소프트웨어는 Forest of Serenity(Holosphere VR®, Birmingham, UK) 애플리케이션입니다. 가이드 이미지 세션은 기악 배경 음악과 2차원 이미지가 있는 숲을 통과하는 평화로운 산책을 묘사합니다. 환자는 VR 개입과 동일한 시간인 10분 동안 휴대용 태블릿에서 가이드 이미지 비디오를 시청하게 됩니다.

양쪽 팔의 피험자는 표준 약물 통증 관리를 계속 받게 됩니다.

비교된 개입의 특성 때문에 피험자와 연구자는 개입에 눈이 멀 수 없습니다. 우리의 주요 결과 측정은 자가 보고된 통증 경험에 대한 산만 요법(VR 요법 또는 2차원 유도 이미지)의 영향을 결정할 것입니다. 자가 보고된 통증 경험은 임상 통증 연구의 표준으로 남아 있습니다. 이차 결과는 일반적인 고통 수준, 일반적인 삶의 질 및 통증 관리 만족도에 대한 각 산만 요법의 영향을 측정합니다.

동의 및 무작위 배정 후 피험자는 통증 점수, 일반적인 고통, 일반적인 삶의 질 및 통증 관리 만족도에 대한 기본 데이터를 제공하기 위해 전자 태블릿에서 설문 조사를 완료합니다. 통증은 자가 보고 통증에 대한 0-10 리커트 척도와 통증 위치, 품질, 통증이 일상생활에 방해가 됩니다. 일반적인 고통은 NCCN 고통 온도계(고통 없음에서 극심한 고통까지 측정하는 리커트 척도, 여기서 "고통"은 환자가 정의함)을 사용하여 측정됩니다. 다른 설문 조사 질문 및 시도와 중복되기 때문에 도구와 관련된 문제 목록은 포함하지 않습니다. 조사 피로를 피하기 위해). 일반적인 삶의 질은 비통증 증상과 일반적인 웰빙을 측정하는 완화 치료 14-항목(FACIT-Pal 14) 척도에서 만성 질환 치료의 기능적 평가를 사용하여 측정됩니다.

기본 조사 완료 후 피험자는 10분 동안 VR 치료를 받거나 10분 동안 2차원 안내 이미지를 받게 됩니다. 양쪽 팔에 대해 연구팀의 일원은 환자에게 기술에 대해 교육하고 실제 10분 동안 병실 밖에 있지만 근처에 머물면서 사용에 대한 편안함을 보장할 것입니다.

산만 요법 후 피험자는 BPI-SF, FACIT-Pal 14 및 고통 온도계(목표 1)를 다시 조사합니다. 두 그룹 모두 산만 치료 개입 자체 및 주제별 내용에 대한 수용 및 만족도에 대해 조사할 것입니다(목표 2). VR 치료에 무작위 배정된 환자는 VR 경험의 몰입도에 대해 조사를 받게 됩니다. 산만 요법의 잔여 효과를 평가하기 위해 등록자는 다음 날 BPI-SF, FACIT-Pal 14, 고통 온도계 및 통증 관리 만족도 질문을 다시 조사합니다.

우리의 연구는 양측 알파=0.05에서 등분산을 갖는 2-표본 t-검정을 사용하고 그룹 내 표준 편차를 가정하여 두 그룹 사이의 통증 점수 측정에서 1단위의 차이를 감지하기 위해 80% 검정력에 도달할 것입니다. 각 그룹당 2개. 샘플 크기 계산은 PASS에서 수행되었습니다.