Using Biofeedback while Immersed in a Stressful Videogame Increases the Effectiveness of Stress Management Skills in Soldiers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the efficacy of using visual and auditory biofeedback while immersed in a tridimensional videogame to practice a stress management skill (tactical breathing). All 41 participants were soldiers who had previously received basic stress management training and first aid training in combat. On the first day, they received a 15-minute refresher briefing and were randomly assigned to either: (a) no additional stress management training (SMT) for three days, or (b) 30-minute sessions (one per day for three days) of biofeedback-assisted SMT while immersed in a horror/first-person shooter game. The training was performed in a dark and enclosed environment using a 50-inch television with active stereoscopic display and loudspeakers. On the last day, all participants underwent a live simulated ambush with an improvised explosive device, where they had to provide first aid to a wounded soldier. Stress levels were measured with salivary cortisol collected when waking-up, before and after the live simulation. Stress was also measured with heart rate at baseline, during an apprehension phase, and during the live simulation. Repeated-measure ANOVAs and ANCOVAs confirmed that practicing SMT was effective in reducing stress. Results are discussed in terms of the advantages of the proposed program for military personnel and the need to practice SMT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle