Head-Mounted Virtual Reality and Mental Health: Critical Review of Current Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth interventions are becoming increasingly used in public health, with virtual reality (VR) being one of the most exciting recent developments. VR consists of a three-dimensional, computer-generated environment viewed through a head-mounted display. This medium has provided new possibilities to adapt problematic behaviors that affect mental health. VR is no longer unaffordable for individuals, and with mobile phone technology being able to track movements and project images through mobile head-mounted devices, VR is now a mobile tool that can be used at work, home, or on the move. OBJECTIVE: In line with recent advances in technology, in this review, we aimed to critically assess the current state of research surrounding mental health. METHODS: We compiled a table of 82 studies that made use of head-mounted devices in their interventions. RESULTS: Our review demonstrated that VR is effective in provoking realistic reactions to feared stimuli, particularly for anxiety; moreover, it proved that the immersive nature of VR is an ideal fit for the management of pain. However, the lack of studies surrounding depression and stress highlight the literature gaps that still exist. CONCLUSIONS: Virtual environments that promote positive stimuli combined with health knowledge could prove to be a valuable tool for public health and mental health. The current state of research highlights the importance of the nature and content of VR interventions for improved mental health. While future research should look to incorporate more mobile forms of VR, a more rigorous reporting of VR and computer hardware and software may help us understand the relationship (if any) between increased specifications and the efficacy of treatment.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».