L’amélioration de la qualité de vie chez les patients atteints d’une schizophrénie réfractaire ayant suivi la Thérapie assistée par la Réalité Virtuelle : une analyse de contenu
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Schizophrenia, particularly treatment-resistant schizophrenia (TRS), is one of the most disabling psychiatric disorders in terms of adverse effects on the quality of life (QOL) of patients. Subjective QOL has become a particularly crucial target that should be improved with treatment, since improved QOL may lead to recovery in patients with schizophrenia. However, there is little evidence on the efficacy of recommended psychosocial interventions on non-symptomatic measures such as QOL. In this regard, the treatment of schizophrenia can be enhanced if, in addition to the treatment of symptoms, therapeutic emphasis is placed on other areas of importance to patients. With advancements in technology, Virtual Reality assisted Therapy (VRT) allows voice hearers to enter in a direct dialogue with an avatar, fully animated by the therapist, who represents their most persecuting voice. This is in the aim to allow them to gain better control over their voices and to work on their self-esteem. Beyond symptomatology, the results of the pilot projects on this innovative therapy have shown significant results on QOL. Method To refine the observed quantitative results, this article will explore emerging themes from a content analysis arising from the spontaneous discourse of 10 patients who responded well to TRV. Results Four general themes emerged: (i) impact of therapy on voices, (ii) interpersonal relationships, (iii) psychological well-being, and (iv) lifestyle. This content analysis has identified several spheres of life that are further improved in patients with TRS using TRV. Conclusion TRV highlights the future of patient-oriented approaches that integrate several relevant processes to potentially improve QOL. TRV can have potentially immense implications for the health and quality of life of patients. This study was a first step towards exploring the subjective effects of TRV on the lives of patients beyond the symptoms.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».