Nature-Based Virtual Reality Feasibility and Acceptability Pilot for Caregiver Respite
Notice bibliographique
Résumé
Home-based informal caregivers (CGs), such as the family members and friends of cancer patients, often suffer averse emotional symptoms, such as anxiety and depression, due to the burden associated with providing care. The natural environment has been valued as a healing sanctuary for easing emotional pain, promoting calmness, relaxation, and restoration. The use of virtual reality (VR) nature experiences offers an alternative option to CGs to manage emotional symptoms and improve their quality of life. The aim of this mixed-method pilot was to evaluate the feasibility and acceptability of a nature-based VR experience for home-based CGs. Nine informal CGs participated in a 10 min nature-based VR session and completed feasibility, acceptability, and VR symptom measures in the laboratory. Semi-structured interviews with five of the CGs provided qualitative data regarding their experiences with VR. The CGs (mean age 64.78 years) were mostly female (n = 7). Our analysis showed high feasibility (15.11 ± 1.76; range 0-16) and acceptability (15.44 ± 1.33; range 0-16), as well as low VR Symptoms (1.56 ± 1.33; range 0-27). Participants primarily expressed positive perceptions regarding VR feasibility and acceptability during interviews. Our findings show promise for the use of VR nature experiences. In the next phase of the study, the intervention will be tested on home-based informal CGs of patients at end of life.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».