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Enregistrement W4316661531 · doi:10.2196/38065

A Safe Place to Learn: Peer Research Qualitative Investigation of gameChange Virtual Reality Therapy

2023· article· en· W4316661531 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Bond, Alex Kenny, Vanessa Pinfold, Lisa Couperthwaite, Thomas Kabir, Michael Larkin, Ariane Beckley, Laina Rosebrock, Sinéad Lambe, Daniel Freeman, Felicity Waite, Dan Robotham

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInvention for InnovationNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésVirtual realityAnxietyPsychologyPsychotherapistExperiential learningExposure therapyVirtual Reality Exposure TherapyInterpretative phenomenological analysisIntervention (counseling)Applied psychologyClinical psychologyQualitative researchPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Automated virtual reality (VR) therapy has the potential to substantially increase access to evidence-based psychological treatments. The results of a multicenter randomized controlled trial showed that gameChange VR cognitive therapy reduces the agoraphobic avoidance of people diagnosed with psychosis, especially for those with severe avoidance. OBJECTIVE: We set out to use a peer research approach to explore participants' experiences with gameChange VR therapy. This in-depth experiential exploration of user experience may inform the implementation in clinical services and future VR therapy development. METHODS: Peer-led semistructured remote interviews were conducted with 20 people with a diagnosis of psychosis who had received gameChange as part of the clinical trial (ISRCTN17308399). Data were analyzed using interpretative phenomenological analysis and template analyses. A multiperspectival approach was taken to explore subgroups. Credibility checks were conducted with the study Lived Experience Advisory Panel. RESULTS: Participants reported the substantial impact of anxious avoidance on their lives before the VR intervention, leaving some of them housebound and isolated. Those who were struggling the most with agoraphobic avoidance expressed the most appreciation for, and gains from, the gameChange therapy. The VR scenarios provided "a place to practise." Immersion within the VR scenarios triggered anxiety, yet participants were able to observe this and respond in different ways than usual. The "security of knowing the VR scenarios are not real" created a safe place to learn about fears. The "balance of safety and anxiety" could be calibrated to the individual. The new learning made in VR was "taken into the real world" through practice and distilling key messages with support from the delivery staff member. CONCLUSIONS: Automated VR can provide a therapeutic simulation that allows people diagnosed with psychosis to learn and embed new ways of responding to the situations that challenge them. An important process in anxiety reduction is enabling the presentation of stimuli that induce the original anxious fears yet allow for learning of safety. In gameChange, the interaction of anxiety and safety could be calibrated to provide a safe place to learn about fears and build confidence. This navigation of therapeutic learning can be successfully managed by patients themselves in an automated therapy, with staff support, that provides users with personalized control. The clinical improvements for people with severe anxious avoidance, the positive experience of VR, and the maintenance of a sense of control are likely to facilitate implementation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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