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Enregistrement W3190741929 · doi:10.1080/16506073.2021.1939410

Integrating virtual realities and psychotherapy: SWOT analysis on VR and MR based treatments of anxiety and stress-related disorders

2021· article· en· W3190741929 sur OpenAlexaff
Lichen Ma, Sonia Mor, Page L. Anderson, Rosa Baños, Cristina Botella, Stéphane Bouchard, Georgina Cárdenas‐López, Tara Donker, Javier Fernández‐Álvarez, Philip Lindner, Andreas Mühlberger, Mark B. Powers, Soledad Quero, Barbara O. Rothbaum, Brenda K. Wiederhold, Per Carlbring

Notice bibliographique

RevueCognitive Behaviour Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIBob Woodruff FoundationMcCormick FoundationU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésVirtual realitySWOT analysisPsychological interventionStrengths and weaknessesPsychologyAnxietyExposure therapyPsychotherapistComputer scienceHuman–computer interactionSocial psychologyPsychiatryBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of virtual reality (VR) and mixed reality (MR) technology in clinical psychology is growing. Efficacious VR-based treatments for a variety of disorders have been developed. However, the field of technology-assisted psychotherapy is constantly changing with the advancement in technology. Factors such as interdisciplinary collaboration, consumer familiarity and adoption of VR products, and progress in clinical science all need to be taken into consideration when integrating virtual technologies into psychotherapies. We aim to present an overview of current expert opinions on the use of virtual technologies in the treatment of anxiety and stress-related disorders. An anonymous survey was distributed to a select group of researchers and clinicians, using an analytic framework known as Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats (SWOT). Overall, the respondents had an optimistic outlook regarding the current use as well as future development and implementation of technology-assisted interventions. VR and MR psychotherapies offer distinct advantages that can overcome shortcomings associated with traditional therapy. The respondents acknowledged and discussed current limitations of VR and MR psychotherapies. They recommended consolidation of existing knowledge and encouraged standardisation in both theory and practice. Continued research is needed to leverage the strengths of VR and MR to develop better treatments.Abbreviations: AR: Augmented Reality; MR: Mixed Reality; RCT: Randomised Controlled Trial; SWOT: Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats; VR: Virtual Reality; VR-EBT: Virtual Reality Exposure-Based Therapy

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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