Using Virtual Reality in the Treatment of Gambling Disorder: The Development of a New Tool for Cognitive Behavior Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) can be used in the treatment of gambling disorder to provide emotionally charged contexts (e.g, induce cravings) where patients can practise cognitive behaviour therapy (CBT) techniques in the safety of the therapist’s office.. This raises practical questions, such as whether the cravings are sufficient to be clinically useful but also manageable enough to remain clinically safe. Pilot data is also needed to test the development of a treatment manual and prepare large randomized control trials. This paper reports on three studies describing: (a) cravings induced in VR compared to real gambling and a control game of skill with no money involved (N = 28 frequent gamblers and 36 infrequent gamblers); (b) the usefulness of a treatment protocol with only two CBT sessions using VR (N = 34 pathological gamblers); and (c) the safety of a four-session treatment program of CBT in VR (N = 25 pathological gamblers). Study 1 reveals that immersions in VR can elicit desire and a positive anticipation to gamble in frequent gamblers that are: (a) significantly stronger than for infrequent gamblers and for playing a control game of skill, and (b) as strong as for gambling on a real video lottery terminal. Study 2 documents the feasibility of integrating VR in CBT, its usefulness in identifying more high-risk situations and dysfunctional thoughts, how inducing cravings during relapse prevention exercises significantly relates to treatment outcome, and the safety of the procedure in terms of cybersickness. Results from Study 3 confirm that, compared to inducing urges to gamble in imagination, using VR does not lead to urges that are stronger, last longer or feel more out of control. Outcome data and effect sizes are reported for both randomized control pilot trials conducted in inpatient settings. Suggestions for future research are provided, including on increasing the number of VR sessions in the treatment program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».