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Enregistrement W2016568692 · doi:10.1089/cyber.2009.0277

A Randomized, Controlled Clinical Trial of <i>In Virtuo</i> and <i>In Vivo</i> Exposure for Spider Phobia

2010· article· en· W2016568692 sur OpenAlexafffund
David Michaliszyn, André Marchand, Stéphane Bouchard, Marc O. Martel, Joannie Poirier-Bisson

Notice bibliographique

RevueCyberpsychology Behavior and Social Networking · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésSpecific phobiaClinical trialSpiderPhobiasRandomized controlled trialExposure therapyPsychologyMedicineClinical psychologyPsychiatryAnxietyAnxiety disorderInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study compared the efficacy of virtual reality (VR) in virtuo exposure and in vivo exposure in the treatment of spider phobia. Two treatment conditions were compared to a waiting-list condition. A 3-month follow-up evaluation was conducted in order to assess the durability of the treatment effects. Participants were randomly assigned to the treatment groups. A total of 16 participants received the in virtuo treatment, and 16 received the in vivo treatment. The waiting-list condition included 11 participants. Participants received eight 1.5-hour treatment sessions. Efficacy was measured with the Fear of Spiders Questionnaire, the Spider Beliefs Questionnaire (SBQ-F), and a Behavioral Avoidance Test (BAT). In addition, a clinician administered the Structured Interview for DSM-IV to assess DSM-IV's criteria for specific phobia and severity. Clinical and statistically significant improvements were found for both groups. Differences in treatment groups were found on one of five measures of fear: greater improvement on the SBQ-F beliefs subscale was associated with in vivo exposure.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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