Effectiveness of Virtual Reality–Based Well-Being Interventions for Stress Reduction in Young Adults: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents can be especially vulnerable to various stressors as they are still in their formative years and transitioning into adulthood. Hence, it is important for them to have effective stress management strategies. OBJECTIVE: This systematic review investigates current well-being interventions that are aimed at reducing stress among young adults. In particular, interventions using the medium of virtual reality (VR) are explored. METHODS: This mixed methods systematic review follows the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols) guidelines, and papers were gathered from databases such as PsycINFO, PubMed, Science Direct, Web of Science, OpenGrey, and Edutopia. Predetermined criteria and specific keywords were used to search for the papers. Search results were screened and extracted with all article screening or extraction delegated among all authors. Any disagreements after reconciliation were settled by a third author. The quality and risk of bias of included studies were assessed using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) Tool for Quantitative Studies. Studies were analyzed qualitatively. RESULTS: In total, 20 studies were included, and qualitative analysis was performed to evaluate the effectiveness of VR-based interventions in 3 domains: nature, stress, and academics. CONCLUSIONS: Studies using VR interventions, overall, promoted a reduction in stress and an increase in well-being. The findings suggest that VR may serve as an accessible and affordable medium of stress reduction for students and young adults. Larger sample sizes, and a greater number of included studies, may be required in future directions.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».