Virtual Reality Cue Refusal Video Game for Alcohol and Cigarette Recovery Support: Summative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New technologies such as virtual reality, augmented reality, and video games hold promise to support and enhance individuals in addiction treatment and recovery. Quitting or decreasing cigarette or alcohol use can lead to significant health improvements for individuals, decreasing heart disease risk and cancer risks (for both nicotine and alcohol use), among others. However, remaining in recovery from use is a significant challenge for most individuals. OBJECTIVE: We developed and assessed the Take Control game, a partially immersive Kinect for Windows platform game that allows users to counter substance cues through active movements (hitting, kicking, etc). METHODS: Formative analysis during phase I and phase II guided development. We conducted a small wait-list control trial using a quasi-random sampling technique (systematic) with 61 participants in recovery from addiction to alcohol or tobacco. Participants used the game 3 times and reported on substance use, cravings, satisfaction with the game experience, self-efficacy related to recovery, and side effects from exposure to a virtual reality intervention and substance cues. RESULTS: Participants found the game engaging and fun and felt playing the game would support recovery efforts. On average, reported substance use decreased for participants during the intervention period. Participants in recovery for alcohol use saw more benefit than those in recovery for tobacco use, with a statistically significant increase in self-efficacy, attitude, and behavior during the intervention. Side effects from the use of a virtual reality intervention were minor and decreased over time; cravings and side effects also decreased during the study. CONCLUSIONS: The preliminary results suggest the intervention holds promise as an adjunct to standard treatment for those in recovery, particularly from alcohol use.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».