Dynamic Interactive Social Cognition Training in Virtual Reality (DiSCoVR) for People With a Psychotic Disorder: Single-Group Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
Background People with a psychotic disorder commonly experience problems in social cognition and functioning. Social cognition training (SCT) improves social cognition, but may inadequately simulate real-life social interactions. Virtual reality (VR) provides a realistic, interactive, customizable, and controllable training environment, which could facilitate the application of skills in daily life. Objective We developed a 16-session immersive VR SCT (Dynamic Interactive Social Cognition Training in Virtual Reality [DiSCoVR]) and conducted a single-group feasibility pilot study. Methods A total of 22 people with a psychotic disorder and reported problems in social cognition participated. Feasibility and acceptability were assessed using a survey for participants and therapists, and by examining relevant parameters (eg, dropouts). We analyzed preliminary treatment effects on social cognition, neurocognition, and psychiatric symptoms. Results A total of 17 participants completed the study. Participants enjoyed DiSCoVR (mean 7.25, SD 2.05; range 3-10), thought it was useful for daily social activities (mean 7.00, SD 2.05; range 3-10), and enjoyed the combination of VR and a therapist (mean 7.85, SD 2.11; range 3-10). The most frequently mentioned strength of DiSCoVR was the opportunity to practice with personalized social situations (14/20, 70%). A significant improvement of emotion perception was observed (Ekman 60 Faces; t16=–4.79, P<.001, d=–0.67), but no significant change was found in other measures of social cognition, neurocognition, psychiatric symptoms, or self-esteem. Conclusions DiSCoVR was feasible and acceptable to participants and therapists, and may improve emotion perception.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».