Virtual Reality and Stress Management: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the growing prevalence of chronic stress and its potential negative impacts on mental health, this review explores the use of virtual reality (VR) as a stress management solution, aiming to assess its viability and effectiveness in this context. A comprehensive search was conducted on MEDLINE, PsycINFO, and Embase from inception until February 2024. Eligible studies were primary research papers that focused on the use of VR as an intervention to mitigate psychological stress and/or distress. We included studies where the assessment of stress levels primarily relied on self-report measures. A total of 50 studies involving 2885 participants were included in our systematic review. VR-based interventions varied across studies, implementing tools such as cognitive behavioural therapy, exposure therapy, mindfulness and relaxation, repetition tasks, and psychoeducation. The reviewed studies yielded mixed results; however, a strong indication was present in highlighting the promising potential of VR-based interventions. Many studies observed a decrease in psychiatric symptoms in participants and reported increased quality of life. Various studies also found VR to be a valuable tool in promoting stress reduction and relaxation. VR was proven useful in exposing participants to stressors in a safe, controlled way. These potential benefits appear to come with no risk of harm to the participants. Although the findings are heterogenous, there is sufficient evidence supporting the use of VR for stress management across a range of contexts and populations. Overall, VR appears to be a generally low-risk, feasible intervention for those struggling with stress.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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) | 0,007 | 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 ».