Effect of a Virtual Reality Contact-Based Educational Intervention on the Public Stigma of Depression: Randomized Controlled Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public stigma against depression contributes to low employment rates among individuals with depression. Contact-based educational (CBE) interventions have been shown to reduce this public stigma. OBJECTIVE: We investigated the ability of our Virtual Reality Antistigma (VRAS) app developed for CBE interventions to reduce the stigma of depression. METHODS: Sixteen medical students were recruited and randomized 1:1 to the intervention group, who used the VRAS app (VRAS group), and the control group, who watched a video on depression. The depression stigma score was assessed using the Depression Stigma Scale (DSS) and Attitudinal Social Distance (ASD) questionnaire at pre- and postintervention. Feasibility was assessed in both groups and usability was assessed only in the VRAS group after the intervention. A qualitative study was performed on the acquisition of knowledge about stigma in both groups based on participants' answers to open-ended questions and interviews after the intervention. RESULTS: The feasibility score was significantly higher in the VRAS group (mean 5.63, SD 0.74) than in the control group (mean 3.88, SD 1.73; P=.03). However, no significant differences were apparent between the VRAS and control groups for the DSS (VRAS: mean 35.13, SD 5.30; control: mean 35.38, SD 4.50; P=.92) or ASD (VRAS: mean 12.25, SD 3.33; control: mean 11.25, SD 1.91; P=.92). Stigma scores tended to decrease; however, the stigma-reducing effects of the VRAS app were not significant for the DSS (pre: mean 33.00, SD 4.44; post: mean 35.13, SD 5.30; P=.12) or ASD (pre: mean 13.25, SD 3.92; post: mean 12.25, SD 3.33; P=.12). Qualitative analysis suggested that the VRAS app facilitated perspective-taking and promoted empathy toward the patient. CONCLUSIONS: The CBE intervention using virtual reality technology (VRAS app) was as effective as the video intervention. The results of the qualitative study suggested that the virtual reality intervention was able to promote perspective-taking and empathy toward patients. TRIAL REGISTRATION: University Hospital Medical Information Network Clinical Trials Registry (UMIN-CTR) UMIN000043020; https://upload.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000049109.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».