Biomarkers in exposure-based treatment of anxiety in virtual reality: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background A large proportion of individuals with anxiety-related disorders refrain from seeking treatment. This may be because traditional exposure treatments induce anxiety. However, advances in exposure using virtual reality technology may encourage more individuals to seek treatment. Furthermore, using biomarkers with VR-based exposure may enable clinicians to assess anxiety levels objectively and collect data in a naturalistic setting. Methods: Here, we conduct a systematic review of the literature on the use of biomarkers in VR-based exposure treatment for anxiety. Twenty-seven studies were included, with a total of 1046 participants. Results We found that heart rate was the only biomarker that tentatively could identify changes within (75% of instances) and between sessions (60% of instances). The levels of synchrony between the findings for overall biomarkers and the results from questionnaires showed inconclusive results. Regarding the levels of synchrony between the findings for particular biomarkers and the results from questionnaires, only skin conductance level was highly synchronous for differences between groups (87% of instances). Conclusion Based on the present review, biomarkers cannot yet be used reliably to distinguish differences in self-reported symptoms of anxiety in VR-based exposure treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».