MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310773525 · doi:10.2196/40056

Experiences of Patients and Therapists Testing a Virtual Reality Exposure App for Symptoms of Claustrophobia: Mixed Methods Study

2022· article· en· W4310773525 sur OpenAlexvenueno aff
Gwendolyn Mayer, Nadine Gronewold, Kirsten Polte, Svenja Hummel, Joshua Barniske, Jakob J. Korbel, Rüdiger Zarnekow, Jobst‐Hendrik Schultz

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFeelingAnxietyLikert scaleClinical psychologyExposure therapyVirtual realityMedicineIntervention (counseling)PsychologyPhysical therapyPsychotherapistPsychiatrySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effectiveness of virtual reality exposure (VRE) in the treatment of anxiety disorders is well established. Several psychological mechanisms of VRE have been identified, whereby both emotional processing and the sense of presence play a key role. However, there are only few studies that contribute to our knowledge of examples of implementation in the case of VRE for claustrophobia based on patients' experiences and the perspective of therapists. OBJECTIVE: This study asks for key elements of a VRE app that are necessary for effective exposure for people with claustrophobic symptoms. METHODS: A mixed methods design was applied in which patients (n=15) and therapeutic experts (n=15) tested a VRE intervention of an elevator ride at 5 intensity levels. Intensity was varied by elevator size, duration of the elevator ride, and presence of virtual humans. Quantitative measures examined self-reported presence with the Igroup Presence Questionnaire (IPQ) ranging from 0 to 6 and 15 Likert-scaled evaluation items that had been developed for the purpose of this study, ranging from 1 to 5. In both measures, higher scores indicate higher levels of presence or agreement. Think-aloud protocols of the patients and semistructured interviews posttreatment of all participants were conducted to gain in-depth perspectives on emotional processes. RESULTS: The intervention induced a feeling of presence in patients and experts, posttreatment scores showed a high IPQ presence score (mean 3.84, SD 0.88), with its subscores IPQ spatial presence (mean 4.53, SD 1.06), IPQ involvement (mean 3.83, SD 1.22), and IPQ experienced realism (mean 2.75, SD 1.02). Patients preferred a setting in the presence of a therapist (mean 4.13, SD 0.83) more than the experts did (mean 3.33, SD 1.54). Think-aloud protocols of the patients revealed that presence and anxiety both were achieved. Qualitative interviews of patients and experts uncovered 8 topics: feelings and emotions, personal story, telepresence, potential therapeutic effects, barriers, conditions and requirements, future prospects, and realization. The intensity levels were felt to appropriately increase in challenge, with ambivalent results regarding the final level. Virtual humans contributed to feelings of fear. CONCLUSIONS: Key elements of a VRE app for claustrophobic symptoms should include variation of intensity by adding challenging cues in order to evoke presence and anxiety. Virtual humans are a suitable possibility to make the intervention realistic and to provide a sense of closeness; however, some of the fears might then be related to symptoms of social phobia or agoraphobia. Patients may need the physical presence of a therapist, though not all of them share this view. A higher degree of sophistication in the intensity levels is needed to deliver targeted help for specific symptoms of anxiety.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,350 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetVirtual Reality Applications and ImpactsTravaux en français237 207