Experiences of Gamified and Automated Virtual Reality Exposure Therapy for Spider Phobia: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual reality exposure therapy is an efficacious treatment of anxiety disorders, and recent research suggests that such treatments can be automated, relying on gamification elements instead of a real-life therapist directing treatment. Such automated, gamified treatments could be disseminated without restrictions, helping to close the treatment gap for anxiety disorders. Despite initial findings suggesting high efficacy, very is little is known about how users experience this type of intervention. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine user experiences of automated, gamified virtual reality exposure therapy using in-depth qualitative methods. METHODS: Seven participants were recruited from a parallel clinical trial comparing automated, gamified virtual reality exposure therapy for spider phobia against an in vivo exposure equivalent. Participants received the same virtual reality treatment as in the trial and completed a semistructured interview afterward. The transcribed material was analyzed using thematic analysis. RESULTS: Many of the uncovered themes pertained directly or indirectly to a sense of presence in the virtual environment, both positive and negative. The automated format was perceived as natural and the gamification elements appear to have been successful in framing the experience not as psychotherapy devoid of a therapist but rather as a serious game with a psychotherapeutic goal. CONCLUSIONS: Automated, gamified virtual reality exposure therapy appears to be an appealing treatment modality and to work by the intended mechanisms. Findings from the current study may guide the next generation of interventions and inform dissemination efforts and future qualitative research into user experiences.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».