SafeVRwards: Designing a complementary virtual reality module to the Safewards framework intended to relax and manage conflict in mental health wards
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aggression and negative activation in mental health inpatient units pose significant challenges for both patients and staff with severe physical and psychological ramifications. The Safewards model is an evidence-based conflict-containment framework including 10 strategies, such as 'Calm Down Methods'. As virtual reality (VR) scenarios have successfully enhanced anxiolytic and deactivating effects of therapeutic interventions, they are increasingly considered a means to enhance current models, like Safewards. OBJECTIVES: The present participatory design investigates the feasibility and user experience of integrating VR therapy as an add-on strategy to the Safewards model, gathering preliminary data and qualitative feedback from bedside staff in an adult inpatient mental health unit. METHODS: An exploratory within-subjects design combining qualitative observations, self-report questionnaires and semistructured interviews is employed with four nurse champions from the mental health unit at Michael Garron Hospital (Toronto, Canada). RESULTS: A chronological overview of the design process, adaptations and description of the user experience is reported. CONCLUSION: 'SafeVRwards' introduces VR as a promising conflic-containment strategy complementary to the Safewards model, which can be optimised for deployment through user-oriented refinements and enhanced customisation capacity driven by clinical staff input.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».