Virtual Reality Human–Human Interface to Deliver Psychotherapy to People Experiencing Auditory Verbal Hallucinations: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital technologies have expanded the options for delivering psychotherapy, permitting for example, the treatment of schizophrenia using Avatar Therapy. Despite its considerable potential, this treatment method has not been widely disseminated. As a result, its operability and functionality remain largely unknown. OBJECTIVE: We aimed to study the usability of a therapeutic virtual reality human-human interface, created in a game engine. METHODS: Participants were psychiatric hospital staff who were introduced to the therapeutic platform in a hands-on session. The System Usability Scale (SUS) was employed for evaluation purposes. Statistical evaluation was conducted using descriptive statistics, the chi-square test, analysis of variance, and multilevel factor analysis. RESULTS: =6.136; P=.003) than nursing staff (mean 79.01, SD 13.30) and administrative personnel (mean 77.98, SD 10.72). A multilevel factor analysis demonstrates a different factor structure for each profession. CONCLUSIONS: In all professional groups in this study, the usability of a digital psychotherapeutic tool developed using a game engine achieved the benchmark for an excellent system, scoring highest among the professional target group (psychotherapists). The usability of the system seems, to some extent, to be dependent on the professional background of the user. It is possible to create and customize novel psychotherapeutic approaches with gaming technologies and platforms. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT04099940; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04099940.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».