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Enregistrement W2502285339 · doi:10.3389/fpubh.2016.00149

Using Virtual Reality in the Inference-Based Treatment of Compulsive Hoarding

2016· article· en· W2502285339 sur OpenAlexaff
Marie-Ève St-Pierre-Delorme, Kieron O’Connor

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoarding (animal behavior)InferenceVirtual realityHoarding disorderTreatment and control groupsCognitionRating scaleObsessive compulsivePsychologyClinical psychologyMedicineComputer scienceArtificial intelligencePsychiatryDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study evaluated the efficacy of adding a virtual reality (VR) component to the treatment of compulsive hoarding (CH), following inference-based therapy (IBT). Participants were randomly assigned to either an experimental or a control condition. Seven participants received the experimental and seven received the control condition. Five sessions of 1 h were administered weekly. A significant difference indicated that the level of clutter in the bedroom tended to diminish more in the experimental group as compared to the control group F(2,24) = 2.28, p = 0.10. In addition, the results demonstrated that both groups were immersed and present in the environment. The results on posttreatment measures of CH (Saving Inventory revised, Saving Cognition Inventory and Clutter Image Rating scale) demonstrate the efficacy of IBT in terms of symptom reduction. Overall, these results suggest that the creation of a virtual environment may be effective in the treatment of CH by helping the compulsive hoarders take action over their clutter.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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