Head-Mounted Virtual Reality and Mental Health: Critical Review of Current Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle