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Enregistrement W4366083773 · doi:10.2196/44183

Personalized, Naturalistic Virtual Reality Scenarios Coupled With Web-Based Progressive Muscle Relaxation Training for the General Population: Protocol for a Proof-of-Principle Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4366083773 sur OpenAlexvenueno aff
Susanna Pardini, Silvia Gabrielli, Silvia Olivetto, Francesca Fusina, Marco Dianti, Stefano Forti, Cristina Lancini, Caterina Novara

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgressive muscle relaxationRelaxation (psychology)Computer scienceVirtual realityProtocol (science)ZoomAnxietyPopulationHuman–computer interactionMultimediaPsychologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual reality (VR) is an innovative tool that can facilitate exposure to either stressful or relaxing stimuli and enables individuals who have difficulties visualizing scenes to be involved in a more realistic sensorimotor experience. It also facilitates multisensory stimulation, a sense of presence, and achievement of relaxation. VR scenarios representing visual and auditory elements of natural relaxing environments can facilitate the learning of relaxation techniques such as the progressive muscle relaxation technique (PMRT). A complementary standardized technique deployed to reduce anxiety symptoms is the integration of PMRT and guided imagery (GI). Exposure to a pleasant imaginary environment helps the establishment of an association between a relaxing scenario and the relaxation technique, consequently promoting relaxation. Empirical evidence has shown that VR scenarios can increase the effects of relaxation techniques by enabling people to experience emotional conditions in more vivid settings. OBJECTIVE: The main aim of this pilot study protocol is to investigate the impact on state anxiety of PMRT, associated with a personalized relaxing scenario in VR, and the role of VR scenarios in facilitating the recall of relaxing images and a sense of presence. A secondary aim is to understand if relaxing sessions administered via Zoom are more effective for managing anxiety and stress than a procedural setting based on audio-track guidance. METHODS: Based on a longitudinal, between-subject design, 108 university students will be randomly exposed to one of three experimental conditions: (1) PMRT via Zoom and GI exposure, (2) PMRT via Zoom and personalized VR exposure, and (3) PMRT based on audio-track guidance and personalized VR exposure. Individuals are assessed before and after 7 training sessions based on self-report questionnaires investigating anxiety, depression, quality of life, coping strategies, sense of presence, engagement, and side effects related to VR exposure. Heart rate data are also detected by an Mi Band 2 sensor. RESULTS: The experimental procedure is ongoing. In this paper, preliminary data from a sample of 40 participants will be illustrated. The experimental phase is expected to conclude in May 2023, and the final results of the research will be presented in June 2023. CONCLUSIONS: The results of this study will help shape the experimental design to apply it on a subsequent randomized controlled trial, also considering clinical samples. This work is expected to measure whether VR is a more engaging and helpful technique in promoting relaxation and decreasing anxiety levels than GI, by making the visualization process easier and by helping people to face more realistic sensory experiences. Assessing the efficacy of the PMRT in alternative delivery modes may extend its applications, especially in situations where the standard procedure is more challenging to be administered. To our knowledge, no equivalent study has been published so far on this matter. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05478941; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05478941. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44183.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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