Inducing an Anxiety Response Using a Contaminated Virtual Environment: Validation of a Therapeutic Tool for Obsessive–Compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Obsessive-compulsive disorder (OCD) is characterized by the presence of unwanted and repetitive thoughts triggering significant anxiety, as well as the presence of ritual behaviours or mental acts carried out in response to obsessions to reduce the associated distress. In the contamination subtype, individuals are scared of germs and bacteria, are excessively concerned with cleaning, fear contamination and the spread of disease, and may have a very strong aversion to bodily secretions. A few studies on virtual reality have been conducted with people suffering from OCD, but they all focus on the subtype characterized by checking rituals. The goal of this study is to confirm the potential of a “contaminated” virtual environment in inducing anxiety in 12 adults suffering from contamination-subtype OCD compared to 20 adults without OCD (N = 32) using a within-between protocol. Subjective (questionnaire) and objective (heart rate) measurements were compiled. Participants were immersed in a control virtual environment (empty and clean room) and a “contaminated” virtual environment (filthy public restroom) designed for the treatment of OCD. Immersions were conducted in a 6-wall CAVE-like system. As hypothesized, the results of repeated-measures ANCOVAs revealed the significant impact of immersion in a filthy public restroom for participants suffering from OCD on both measures. Presence was correlated with anxiety in OCD participants and no difference in presence was observed between groups. Unwanted negative side effects induced by immersions in virtual reality were higher in the OCD group. The clinical implications of the results and directions for further studies are discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».