Low-Cost Virtual Reality to Support Imaginal Exposure Within PTSD Treatment: A Case Report Study Within a Community Mental Healthcare Setting
Notice bibliographique
Résumé
Revisiting what happened during (or after) a traumatic event is an important part of the treatment process in trauma-focused cognitive therapy (TF-CT). However, clinicians may have difficulty helping patients to intentionally retrieve these memories in order to engage with their content. As such, clinical tools to support the access and delivery of imaginal exposure content within treatment may prove to be particularly useful for therapists. This case report introduces work undertaken with Mr. A, a 38-year-old male, who 2 years prior had experienced a city centre assault. Initial assessment revealed a PCL-5 score of 64 and he met DSM-5 criteria for posttraumatic stress disorder (PTSD). Mr. A received 10 sessions of TF-CT wherein the traditional imaginal exposure components were implemented via a newly developed virtual reality (VR) development workflow called “VR Photoscan.” After 10 sessions, results showed PCL-5 scores decreased from 64 to 19 and Mr. A no longer met DSM-5 PTSD criteria. VR Photoscan was used during 4/10 sessions and included (1) reliving, (2) memory updating, and (3) stimulus discrimination activities. Mr. A also reported VR Photoscan as helpful regarding preparation for site visits. In conclusion, VR Photoscan technology provided a more visceral exposure experience which supported Mr. A to revisit the trauma memory. He reported high levels of satisfaction with the quality of the virtual environment and no issues using the VR technology. Produced with lower costs and shorter development times than typical computer-generated environments, VR Photoscan may be more easily implemented within routine care, although further research is required.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».