Preliminary Research on the Efficacy of Virtual Reality Exposure Therapy to Treat Driving Phobia
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 article presents a review of preliminary research of two studies of the efficacy of virtual reality exposure therapy (VRET) to treat driving phobia. Study 1 describes a case study of a patient who completed a 7-day baseline followed by three sessions of VRET. Her peak anxiety decreased within and across sessions. At the post-treatment assessment, her phobic-related symptoms had diminished and she no longer met diagnostic criteria for driving phobia. Clinical improvement was maintained at 1-, 3-, and 7-month follow-up. In study 2, a multiple baseline across-subjects design was used to treat five patients over eight weekly VRET sessions. Visual and statistical analyses showed clear improvement in driving anxiety and avoidance in three patients between pre- and post-treatment assessments, and they no longer met criteria for driving phobia. There was marginal improvement in one patient, and the remaining individual showed no treatment gains. There was negligible change in actual driving frequency for any of the patients. Some gains were lost at the follow-up, particularly for the two individuals with poorer treatment responses. The results from these preliminary studies suggest that VRET may be a promising intervention for treating driving phobia. Avenues for improving treatment outcome are discussed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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