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Enregistrement W4389086764 · doi:10.2196/46592

Treatment Responsivity in Adolescents With Disruptive Behavior Problems: Co-Creation of a Virtual Reality–Based Add-On Intervention

2023· article· en· W4389086764 sur OpenAlexvenueno aff
Renée E Klein Schaarsberg, Amber Z Ribberink, Babette Osinga, Levi van Dam, Ramón Lindauer, Arne Popma

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychological interventionIntervention (counseling)PsychologyVirtual realityTest (biology)FacilitatorMedical educationApplied psychologyComputer scienceMedicineHuman–computer interactionSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We developed Street Temptations (ST) as an add-on intervention to increase the treatment responsivity of adolescents with disruptive behavior problems. ST's primary aim is to improve adolescents' mentalizing abilities in order to help them engage in and benefit from psychotherapy. Additionally, virtual reality (VR) is used to work in a more visual, less verbal, fashion. OBJECTIVE: By recapping the lessons learned while developing ST so far, we aim to design the following study on ST. Furthermore, we aim to enhance the development and study of new health care interventions in clinical practice, together with adolescents as their end users. METHODS: We followed an iterative co-creation process to develop a prototype of ST, in collaboration with adolescents and professionals from a secured residential facility in Amsterdam, the Netherlands. The prototype was tested during a pilot phase, involving 2 test runs, in which 4 adolescents and 4 professionals participated. Qualitative data were collected through interviews with the adolescents and by conducting a group interview with the professionals, in order to gain first insights into ST's usability, feasibility, and its added value to clinical practice. In between the first and second test runs, the prototype was enhanced. On the basis of the complete pilot phase, we reflected on the future development and implementation of ST to design a subsequent study. RESULTS: Over the course of 6 months, ST's first prototype was developed during multiple creative sessions. Included was the development of a short 360° VR video, to serve as a base for the mentalization exercises. The final version of ST consisted of 7 individual therapy sessions, incorporating both the VR video and a VR StreetView app. On the basis of the qualitative data collected during the pilot phase, we found preliminary signs of ST's potential to support adolescents' perspective-taking abilities specifically. Additionally, using VR to focus on real-life situations that adolescents encounter in their daily lives possibly helps to facilitate communication. However, several challenges and requests concerning the VR hardware and software and the implementation of ST emerged, pointing toward further development of ST as an add-on intervention. These challenges currently limit large-scale implementation, resulting in specific requirements regarding a subsequent study. CONCLUSIONS: In order to gather more extensive information to shape further development and study treatment effects, a small-scale and individually oriented research design seems currently more suitable than a more standard between-subjects design. Using the reflection on the lessons learned described in this report, a research protocol for a forthcoming study on ST has been developed. By presenting our co-creation journey thus far, we hope to be of inspiration for a more co-creative mindset and in that way contribute to the mutual reinforcement of science and clinical practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,396 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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