Online Video Game Therapy for Mental Health Concerns: A Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been research on the use of offline video games for therapeutic purposes but online video game therapy is still fairly under-researched. Online therapeutic interventions have only recently included a gaming component. Hence, this review represents a timely first step toward taking advantage of these recent technological and cultural innovations, particularly for the treatment of special-needs groups such as the young, the elderly and people with various conditions such as ADHD, anxiety and autism spectrum disorders. MATERIAL: A review integrating research findings on two technological advances was conducted: the home computer boom of the 1980s, which triggered a flood of research on therapeutic video games for the treatment of various mental health conditions; and the rise of the internet in the 1990s, which caused computers to be seen as conduits for therapeutic interaction rather than replacements for the therapist. DISCUSSION: We discuss how video games and the internet can now be combined in therapeutic interventions, as attested by a consideration of pioneering studies. CONCLUSION: Future research into online video game therapy for mental health concerns might focus on two broad types of game: simple society games, which are accessible and enjoyable to players of all ages, and online worlds, which offer a unique opportunity for narrative content and immersive remote interaction with therapists and fellow patients. Both genres might be used for assessment and training purposes, and provide an unlimited platform for social interaction. The mental health community can benefit from more collaborative efforts between therapists and engineers, making such innovations a reality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».