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Enregistrement W3193872619 · doi:10.2196/30590

Effectiveness of Self-Guided Virtual Reality–Based Cognitive Behavioral Therapy for Panic Disorder: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3193872619 sur OpenAlexvenueno aff
Bokyoung Shin, Jooyoung Oh, Byung-Hoon Kim, Hesun Erin Kim, Hyunji Kim, Suji Kim, Jae‐Jin Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanic disorderVirtual realityPanicCognitive behavioral therapyPsychologyClinical psychologyExposure therapyPsychotherapistCognitionRating scaleRandomized controlled trialAnxietyMedicinePsychiatryComputer scienceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual reality (VR) is as effective a technique as traditional cognitive behavioral therapy (CBT) and a promising tool for treating panic disorder symptoms because VR exposure can be safer and has better acceptability than in vivo exposure and is more immersive than exposure through imagination. CBT techniques can be delivered more effectively using VR as well. So far, VR has required high-quality devices, but the development of mobile VR technology has improved user availability. At the same time, a well-structured form of VR can be reproduced and used anywhere. This means that VR can be used to provide a self-guided form of treatment and address the high treatment costs of evidence-based therapy and the lack of professional therapists. This study aimed to investigate the potential of self-guided VR as an alternative to high-cost treatment. OBJECTIVE: The main goal of this study was to offer data about the efficacy of a mobile app-based self-led VR CBT in the treatment of panic disorder. METHODS: A total of 54 subjects with panic disorder were enrolled in this study and randomly assigned to either the VR treatment group or waitlist group. The VR treatment was designed to be total 12 sessions for 4 weeks. The VR treatment consists of 4 steps in which patients are gradually exposed to phobic stimuli while learning to cope with panic symptoms in each stage. The effectiveness of treatment was assessed through the Panic Disorder Severity Scale, Hamilton Rating Scale for Depression, Body Sensations Questionnaire, Albany Panic and Phobia Questionnaire, Anxiety Sensitivity Index, State-Trait Anxiety Inventory, Hospital Anxiety and Depression Scale, Korean Inventory of Social Avoidance and Distress Scale, Korean Inventory of Depressive Symptomatology, and Perceived Stress Scale. In addition, physiological changes using heart rate variability were evaluated. RESULTS: In within-group analyses, the VR treatment group exhibited improvements in panic disorder symptoms, anxiety, and depression after 4 weeks, while the waitlist group did not show any significant improvement. Compared to the waitlist group, the VR treatment group showed significantly greater improvements in the Panic Disorder Severity Scale in both completer analysis and intention-to-treat analysis. Heart rate variability in the VR treatment group showed improvement in normalized high frequency from baseline to postassessment with no significant differences in any outcome measure between groups. CONCLUSIONS: The self-guided, mobile app-based VR intervention was effective in the treatment of panic symptoms and restoring the autonomic nervous system demonstrating the validity of the use of VR for self-guided treatment. VR treatment can be a cost-effective therapeutic approach. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04985019; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04985019.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,393 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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