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Enregistrement W4385669783 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.331

Comparison of VR-Assisted Therapy to Cognitive-Behavioral Therapy in the treatment of verbal hallucinations in patient with treatment-resistant schizophrenia

2023· article· en· W4385669783 sur OpenAlexaff
Mélissa Beaudoin, Stéphane Potvin, Alexandre Dumais

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensInstitut national de psychiatrie légale Philippe-PinelUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalMcGill UniversityInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyDistressClinical psychologyQuality of life (healthcare)CognitionCognitive behavioral therapyPsychotherapistCognitive therapyClinical trialIntervention (counseling)PsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Auditory verbal hallucinations (AVH), which often present in individuals with schizophrenia, can cause great psychological distress. Although antipsychotic medication can reduce AVH, 30% of patients will be resistant. Treatment resistance could be associated with important consequences, and there are only few treatment alternatives. Unfortunately, more than 50% of patients will not respond favorably to the best available psychological therapy, cognitive-behavioral therapy (CBT). However, using virtual reality (VR), our research team has adapted a therapy whose goal is to recreate the faces and voices of the patients’ persecutory voices as avatars. By interacting with an external representation of their hallucinations, patients implement new strategies to control their voices and to regulate their emotions. A small clinical trial (proof of concept) has demonstrated the safety and validity of this therapy as well as its superiority compared to the usual treatment. Objectives (1) To verify whether VR-Assisted Therapy (VRT) is superior to CBT for the treatment of AVH; and (2) to examine the effects of VRT and CBT on the symptomatology and quality of life. Methods For this single-blind randomized controlled clinical trial, 136 patients will by recruited (68/intervention) The effects on psychotic symptomatology as well as on quality of life is assessed using standardized questionnaires. Patients are included if they hear persecutory voices and have not responded to at least 2 trials of antipsychotics. Both groups are randomized from an external site and begin with an initial clinical assessment prior to randomization. Participants then receive 9 weekly one-hour therapy sessions (CBT or VRT), beginning the following week. A second clinical evaluation is carried out one week after the last session. A linear mixed effects model will be used to compare the effects of the 2 interventions. Results Results from a pilot randomized comparative trial evaluating the short- and long-term efficacy of VRT over CBT for patients with treatment-resistant schizophrenia (N=37/group) showed that both interventions produced significant improvements in AVH severity and depressive symptoms. Although results did not show a statistically significant superiority of VRT over CBT for AVH, VRT did achieve larger effects particularly on overall AVH (d = 1.080 for VRT and d = 0.555 for CBT). The recruitment of the current clinical trial is in progress. Image: Conclusions VRT, which is currently under clinical investigation, presents itself as an interesting complement to existing pharmacological treatments. Since VR technologies allow the recreation of scenarios that are nearly impossible to reproduce in real life, VR-assisted psychotherapy could eventually become an integral part of our clinical practices. Disclosure of Interest None Declared

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations0
Publié2023
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