Nature-based mindfulness-compassion programs using virtual reality for older adults: A narrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
The global population is aging at an unprecedented rate, increasing the necessity for effective interventions targeting the mental health needs of older adults. Technology addressing the aging process of older adults (i.e., gerontechnology) is an avenue for the efficient delivery of programs that enhance adult well-being. Virtual reality (VR) is a type of gerontechnology with the potential to improve mental health and well-being (e.g., by increasing resilience, mindfulness, compassion, connection with nature, and decreasing stress, depression, anxiety); however, evidence in this area is currently lacking and more rigorous research on the acceptability, feasibility, and effectiveness of mental health programming via VR for older adults, such as nature, mindfulness, or compassion-based interventions, is necessary. The present literature review: 1) explores, synthesizes, and critically evaluates the literature on older adult mental health, well-being and gerontechnology, with a focus on virtual reality-based nature, mindfulness, and compassion-based interventions; 2) examines research to date on the relationship between virtual reality technology and nature, mindfulness, and self-compassion; 3) identifies gaps, contradictions, and limitations of existing research; 4) identifies areas for further investigation; and 5) discusses implications for research and clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».