Using multisensory virtual reality nature immersion as a therapeutic modality for improving HRV and cognitive functions in post-traumatic stress disorder: a pilot-study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Immersive virtual reality (VR) applications are burgeoning within healthcare as they promote high levels of engagement. Notwithstanding, existing solutions only stimulate two of our five senses (audio and visual), thus may not be optimal in the sense of promoting immersion and of “being present”. In this paper, we explore the benefits of an immersive multisensory experience as a therapeutic modality for participants suffering from post-traumatic stress disorder (PTSD). Methods: In addition to 360-degree videos and corresponding natural sounds, nature smells are also presented by means of a portable ION 2 scent diffusion device attached to an Oculus Quest 2 VR head-mounted display. A 3-week 12-sessions protocol was applied to a sample of 20 participants diagnosed with PTSD. Results and discussion: We report the outcomes seen from a battery of qualitative metrics, including cognitive functioning tests, psychological symptoms, severity of PTSD, and several self-reported questionnaires and heart rate variability (HRV) metrics. Results are compared not only between pre-and post intervention, but also after a 3-month follow-up period. Results suggest a decrease in the severity of PTSD, as well as improvements in processing speed and sustained attention post-intervention, but also sustained decrease in the severity of PTSD and in dissociative tendencies at the 3-month follow-up. Overall, participants rated the experience as highly immersive and produced very mild to no symptoms of cybersickness, thus corroborating the feasibility and usefulness of the proposed multisensory immersive VR tool for reducing PTSD symptoms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».