Using VR-based interventions, wearable technology, and text mining to improve military and Veteran mental health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Virtual reality (VR)-based interventions, wearable technology and text mining hold promising potential for advancing the way in which military and Veteran mental health conditions are diagnosed and treated. They have the ability to improve treatment protocol adherence, assist in the detection of mental health conditions, enhance resilience and increase a patient’s motivation to continue therapy. Methods: This article explores five cutting-edge research projects designed to leverage VR-based interventions, wearable technology, and text mining to improve military and Veteran mental health. A computer-animated virtual agent provides online coaching for posttraumatic stress disorder (PTSD) patients in their own homes to enhance treatment compliance. A head-mounted display safely immerses PTSD patients in a virtual world to relive past experiences and associate them with new meanings. Gaming and simulation technology are tested as a way to improve resilience and performance in military members in deployment-related scenarios. Guidelines are developed for the creation of wearable assistive technology for military members and Veterans. Text mining is explored as a way to assist in the detection of PTSD. Results: VR-based therapy, gaming and simulation, wearable assistive and sensory technology, and text mining hold promise for diagnosing, monitoring, and treating military mental health conditions. Discussion: The five research projects presented have made promising contributions to the field of military and Veteran mental health, either by advancing diagnostic trajectories, contributing to therapy or enhancing the process by developing new approaches to delivering preventive or curative care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».