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Enregistrement W4383893035 · doi:10.2196/47617

Individualized Virtual Reality for Increasing Self-Compassion: Evaluation Study

2023· article· en· W4383893035 sur OpenAlexvenueno aff
Ilona Halim, Lehan Stemmet, Sylvia Hach, Richard Porter, Hai‐Ning Liang, Atiyeh Vaezipour, Julie D. Henry, Nilufar Baghaei

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietySelf-compassionSession (web analytics)PsychologyClinical psychologyDepression (economics)UsabilityMindfulnessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression and anxiety are common and debilitating mental disorders with severe negative repercussions at both individual and societal levels. Although virtual reality (VR) has emerged as a safe and effective tool for the treatment of anxiety disorders, studies of the therapeutic application of VR to treat depression are more limited. OBJECTIVE: The purpose of this study was to test whether a novel type of individualized VR (iVR) can be used to improve self-compassion and decrease depressive symptoms and to evaluate the usability and acceptability of this approach, as rated by participants. The iVR system was designed and developed based on the feedback obtained from a previous study, with improved appearance and feel of the avatar and enhanced graphical quality. METHODS: A total of 36 young adult participants were recruited from a university community social media site. Participants were aware that the study was investigating a treatment for depression but were not recruited based on depression diagnosis. Participants were asked to complete 2 iVR sessions, spaced 2 weeks apart. At baseline and upon completion of each iVR session, participants were asked to complete validated measures of self-compassion and depression. Upon completion of both iVR sessions, additional measures were administered to assess participants' perceptions about the perceived usability and system acceptability of the iVR approach. RESULTS: Self-compassion was assessed at the beginning of session 1 (preintervention baseline) and at the end of session 1 (postintervention assessment). Owing to COVID-19 constraints, 36% (13/36) of the participants were unable to complete the follow-up iVR session. Self-compassion was assessed again for the remaining 64% (23/36) of the participants at the end of session 2 (postintervention assessment). Within-group analyses revealed that self-compassion was significantly increased at the end of both session 1 (P=.01) and session 2 (P=.03) relative to baseline. There was also a nonsignificant trend for depressive symptoms to be low at the end of session 2 relative to baseline. Both quantitative and qualitative participant data supported the iVR approach as being acceptable and usable. CONCLUSIONS: Although these data must be treated as preliminary owing to the small sample size and potential selection bias, the data provide encouraging initial evidence that iVR might be a useful tool to enhance self-compassion and reduce depressive symptoms, highlighting the need for randomized controlled trials in the future.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,370 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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