Gaming Your Mental Health: A Narrative Review on Mitigating Symptoms of Depression and Anxiety Using Commercial Video Games
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
Globally, depression and anxiety are the two most prevalent mental health disorders. They occur both acutely and chronically, with various symptoms commonly expressed subclinically. The treatment gap and stigma associated with such mental health disorders are common issues encountered worldwide. Given the economic and health care service burden of mental illnesses, there is a heightened demand for accessible and cost-effective methods that prevent occurrence of mental health illnesses and facilitate coping with mental health illnesses. This demand has been exacerbated post the advent of the COVID-19 pandemic and the subsequent increase in incidence of mental health disorders. To address these demands, a growing body of research is exploring alternative solutions to traditional mental health treatment methods. Commercial video games have been shown to impart cognitive benefits to those playing regularly (ie, attention control, cognitive flexibility, and information processing). In this paper, we specifically focus on the mental health benefits associated with playing commercial video games to address symptoms of depression and anxiety. In light of the current research, we conclude that commercial video games show great promise as inexpensive, readily accessible, internationally available, effective, and stigma-free resources for the mitigation of some mental health issues in the absence of, or in addition to, traditional therapeutic treatments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle