Exploring the Potential for Use of Virtual Reality Technology in the Treatment of Severe Mental Illness Among Adults in Mid-Norway: Collaborative Research Between Clinicians and Researchers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual reality (VR) technology is not currently used in the treatment of severe mental health illness in Norway. OBJECTIVE: We aimed to explore the potential of VR as a treatment for severe mental health illness in Norway, through collaborative research between clinicians and researchers. METHODS: A collaborative research team was established, comprising researchers, the manager at a district psychiatric center, and the manager of the local municipal mental health service. An all-day workshop with eight clinicians-four from specialist mental health services and four from municipal mental health services-was conducted. The clinicians watched three different VR movies and after each one, they answered predefined questions designed to reflect their immediate thoughts about VR's potential use in clinical practice. At the end of the workshop, two focus group interviews, each with four clinicians from each service level, were conducted. RESULTS: VR technology in specialist services might be a new tool for the treatment of severe mental health illness. In municipal mental health services, VR might particularly be useful in systematic social training that would otherwise take a very long time to complete. CONCLUSIONS: We found substantial potential for the use of VR in the treatment of severe mental health illness in specialist and municipal mental health services. One of the uses of VR technology with the greatest potential was helping individuals who had isolated themselves and needed training in social skills and everyday activity to enable them to have more active social lives. VR could also be used to simulate severe mental illness to provide a better understanding of how the person with severe mental illness experiences their situation.
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.
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».