Comprehensive review on virtual reality for the treatment of violence: implications for youth with schizophrenia
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
Youth violence is a complex and multifactorial issue that has severe health and social consequences. While treatment options exist to treat/reduce violence in at-risk populations such as schizophrenia, there remains limitations in the efficacy of current interventions. Virtual reality (VR) appears to be a unique possibility to expose offenders and to train coping skills in virtual situations that are capable of eliciting aggression-relevant behavior without threatening others. The focus of this paper is to provide a comprehensive review of studies using VR to manage violence across several at-risk populations, with a particular emphasis on youth with schizophrenia. Despite the encouraging success of VR applications for the treatment of different mental health problems, no studies have explored the usability of VR to specifically treat violence in patients with schizophrenia. A limited number of studies have focused on violence risk factors in other mental health problems (i.e., emotion regulation in individual suffering from post-traumatic disorders) that may be targeted in treatments to reduce the risk of violence. The preliminary studies using VR as a therapeutic element have shown reductions in anger, improvements in conflict-resolution skills as well as in empathy levels, and decreases in aggression. Possible applications of these interventions in youth with schizophrenia will be discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle