探索虚拟现实作为慢性疼痛康复教育工具的可行性

引言：

慢性疼痛是一种持续且复杂的病症，影响全球约20%的人口，显著损害身体、情绪和社会福祉（Nicholas 等人，2019年）。根据慢性疼痛的生物心理社会模型（Turk 和 Monarch，2002年），有效的管理策略需要同时解决疼痛的生物学和心理社会方面。疼痛科学教育（PSE）已成为慢性疼痛管理的关键非药物方法，帮助患者理解疼痛的潜在机制并促进适应性应对策略（Moseley 和 Butler，2015年）。然而，传统的PSE提供方式，如面对面课程，可能耗时、资源需求大且难以规模化。虚拟现实（VR）等创新解决方案为提高可及性、参与度和结果提供了有前景的替代方案。

疼痛科学教育：

PSE侧重于教授个体疼痛的神经生理学和神经生物学知识，以转变适应不良的信念并增强对其状况的控制感（Moseley 和 Butler，2015年）。证据表明，PSE可以减少疼痛灾难化、增强自我效能并改善生活质量（Moseley 等人，2004年）。该方法采用多种提供策略，包括隐喻、视觉辅助和体验式学习技巧，以促进理解（Nijs 等人，2019年）。然而，在传统环境中复制PSE的互动和体验性质可能具有挑战性。VR的沉浸式能力可以通过创建视觉化和互动地展示复杂疼痛机制的环境来解决这些限制，可能增强患者的理解和记忆（Ryan 等人，2018年）。

虚拟现实在医疗保健中的应用：

VR在医疗保健领域显示出巨大潜力，特别是在急性和慢性疼痛管理中。其应用范围从医疗程序中的疼痛分心到利用神经可塑性的治疗干预（Mallari 等人，2019年）。通过调动多种感官通路，VR可以改变疼痛感知并减少对药物治疗的依赖（Li 等人，2011年）。此外，VR已成功应用于心理干预，如焦虑和创伤后应激障碍（PTSD）的认知行为疗法（CBT），突显了其作为治疗工具的多样性（Freeman 等人，2017年）。

将VR与PSE整合：

将VR与PSE整合为应对传统疼痛教育限制提供了一种新方法。VR环境可以模拟动态、互动的体验，可视化神经系统的工作方式并展示疼痛调节策略的实际应用。例如，VR中的引导练习可以帮助患者以吸引人且受控的方式练习正念、放松技巧或分级暴露（Spicher 等人，2022年）。VR的互动性还促进主动学习，这对行为改变和技能获取至关重要（Ryan 等人，2018年）。

研究理由：

虽然VR已被探索作为急性疼痛的分心工具，但其在提供慢性疼痛全面教育干预方面的应用仍待深入探索。初步研究表明，基于VR的教育可以增强患者参与度和对健康信息的理解（Ferrer-García 等人，2016年）。然而，关于其在慢性疼痛人群中的可行性、可接受性和临床影响的证据有限。本研究通过评估使用Reality Health™（一种基于VR的疼痛教育计划）作为可扩展、互动且以患者为中心的PSE方法，来填补这一空白。通过关注可行性和概念验证结果，研究结果将为未来的随机对照试验以及VR在慢性疼痛管理中的更广泛应用提供见解。

方法学：

本研究将采用混合方法，整合定量和定性数据，全面评估基于VR的疼痛教育计划的可行性、可接受性和初步临床影响。研究将作为单臂可行性研究进行，采用前测-后测设计。将招募50名慢性疼痛患者参与通过Reality Health™软件提供的为期六周的VR疼痛教育计划。每次课程持续1小时（每周一小时，共六周）。

Reality Health™平台通过四个关键模块提供体验式学习内容、感官改变体验、康复活动和沉浸式疼痛神经科学教育。该平台使用无线Meta Quest VR头显和手柄控制与每个模块互动，并在1:1临床医生引导的设置中提供。临床医生引导参与者完成沉浸式VR模块，促进反思并帮助将知识转化为态度和行为，从而推动积极结果。

已开发治疗协议以将Reality Health™平台作为临床医生引导的疼痛教育计划提供。“超级充电慢性疼痛教育”治疗协议在六次个体化一小时课程中与临床医生一起提供VR干预。每次课程涉及使用Meta Quest头显完成沉浸式疼痛教育模块和个体化临床医生引导的康复，并配有患者工作手册。

在此设计中嵌入定性研究，以探索个体使用VR进行慢性疼痛教育的经验和看法。干预后将与部分参与者进行半结构化焦点小组讨论，收集关于他们接受VR技术、其感知益处和挑战的深入见解。这一定性部分将提供丰富的背景数据，补充定量发现并解决影响干预可行性和可接受性的因素。访谈总共持续30-45分钟。

参与者招募：参与者将通过慢性疼痛爱尔兰（爱尔兰支持慢性疼痛患者的国家慈善机构）和都柏林大学医院疼痛服务招募。

数据收集：

数据将使用患者报告结果测量（在线完成或通过预付邮资邮寄）和在线/电话1:1半结构化访谈收集。患者报告结果测量将在干预前、干预后和三个月随访时完成。这些结果测量平均需要35-40分钟完成。还将记录不良事件和参与者对干预的可接受性。

本可行性研究的样本量为50名参与者，基于实际考虑而非统计功效计算确定，这在可行性研究中是常见的。

纳入标准包括：

• 18岁及以上，由疼痛医学顾问或全科医生诊断为慢性疼痛，任何类型的慢性疼痛至少持续3个月，报告疼痛强度在数字评分量表上>3分，精通书面和口语英语。

无法提供知情同意或未来6个月内等待手术的参与者将被排除在研究之外。

患者报告结果测量包括：

（i）数字评分量表：将使用疼痛强度数字评分量表（疼痛NRS）测量参与者过去七天的平均疼痛强度。

（ii）简要疼痛量表（BPI）：BPI评估疼痛干扰，报告了可接受的内部一致性。干扰量表上减少一分被推荐为具有临床意义的改变（Cleeland 等人，1994年）。

（iii）贝克抑郁量表（BDI）：BDI是一种广泛验证的工具，用于评估抑郁症状的严重程度。BDI测量抑郁的情绪、认知和身体症状。BDI上减少五分通常被认为是抑郁症状具有临床意义的改善。BPI在各种人群中表现出强大的内部一致性和优秀的重测信度，包括慢性疼痛患者（Beck 等人，1961年）。

（iv）疼痛自我效能量表（PSEQ）：据报道，疼痛自我效能是控制疼痛强度后残疾和生活质量的独立预测因子。分析显示PSEQ具有优秀的内部一致性和重测信度（Nicholas，2007年）。

（v）12项简短健康调查（SF-12）：12项简短健康调查（SF-12）是一种经过验证的工具，用于测量健康相关生活质量（HRQoL）。它通过两个总结分数评估身体和心理健康成分：身体成分总结（PCS）和心理成分总结（MCS）。SF-12在包括慢性病患者在内的多样化人群中表现出强大的内部一致性和重测信度。具有临床意义的改变通常表现为PCS或MCS分数增加3到5分（Ware 等人，1996年）。

与研究招募、方法学和干预的可行性和可接受性相关的结果如下：招募率、保留率、流失率和依从率。

招募：总体招募率将计算为百分比，即注册人数（分子）除以符合资格的参与者人数（分母）。我们还将评估和报告以下与招募相关的方面：

• 通过疼痛诊所、患者组织会员资格识别的参与者数量
• 通过医院疼痛医学科等待名单识别的数量
• 筛查符合资格的数量
• 筛查后符合资格的数量
• 不符合资格的原因
• 完成同意书的数量
• 资格筛查后不参与的原因

保留：保留率将计算为注册后完成干预前结果测量和干预后结果测量的个体比例。

流失：流失率将通过试验开始时的总参与者数除以因任何原因（如退出、失访等）未完成研究的参与者数来计算。我们将计算流失率以及干预退出的原因。

依从：将通过记录所有课程的出勤情况评估对干预计划的依从性。主持人将记录未出席的原因。MOD将每周咨询参与者，记录对干预协议的依从性以及干预期间参与者提出的任何其他问题。

可接受性：可接受性将使用技术接受模型（TAM）测量，这是一个广泛认可的框架，用于理解用户对新技术的采纳和满意度。TAM侧重于影响个体使用意图和实际技术使用的几个因素的相互作用。

数据分析：

尽管可行性研究不足以检测统计显著效应，但将分析患者报告结果的数据以为未来试验提供信息。例如，如果测量干预对疼痛强度的有效性，分析如下：

疼痛强度和持续时间：

• 结果：使用疼痛干扰问卷评估VR干预前后疼痛水平的变化。

• 分析：

  • 描述性统计（均值、中位数、标准差）将总结基线、干预期间和干预后的疼痛分数。
  • 配对t检验或非参数等价方法（如Wilcoxon符号秩检验）可用于评估组内随时间的变化。
  • 将计算效应大小（如Cohen's d）以估计变化的幅度，帮助为未来全面试验的样本量计算提供信息。

所有数据将使用IBM SPSS Statistics v.24.0 for Windows进行分析。

定性数据：

我们还将收集过程评估形式的定性数据。过程评估的主要目标将是：

1. 理解参与者对VR教育干预的体验和看法。
2. 识别参与VR技术和内容的障碍和促进因素。
3. 探索参与者对VR干预的可接受性、可用性和总体满意度的看法。

半结构化访谈日程问题从技术接受模型（TAM）映射而来。这些访谈的数据将按照主题分析（Braun 和 Clarke，2006年）进行分析。

参考文献

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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.

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