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Enregistrement W4400886148 · doi:10.2196/52212

Desensitizing Anxiety Through Imperceptible Change: Feasibility Study on a Paradigm for Single-Session Exposure Therapy for Fear of Public Speaking

2024· article· en· W4400886148 sur OpenAlexvenueno aff
Domna Banakou, Tania Johnston, Alejandro Beacco, Gizem Şenel, Mel Slater

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaFundación Bancaria Caixa d'Estalvis i Pensions de BarcelonaGeneralitat de Catalunya
Mots-clésVirtual Reality Exposure TherapyAnxietySession (web analytics)Exposure therapyPsychologyPublic speakingSingle-subject designClinical psychologyApplied psychologyPsychotherapistPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exposure therapy (ET) for anxiety disorders involves introducing the participant to an anxiety-provoking situation over several treatment sessions. Each time, the participant is exposed to a higher anxiety-provoking stimulus; for example, in the case of fear of heights, the participant would successively experience being at a greater height. ET is effective, and its counterpart, virtual reality (VR) exposure therapy (VRET), where VR substitutes real-world exposure, is equally so. However, ET is time-consuming, requiring several sessions. OBJECTIVE: This study aimed to compare the results of single-session exposure with those of traditional VRET with regard to reducing public speaking anxiety. METHODS: We introduced a paradigm concerned with public speaking anxiety where the VR exposure occurred in a single session while the participant interacted with a virtual therapist. Over time, the therapist transformed into an entire audience with almost imperceptible changes. We carried out a feasibility study with 45 participants, comparing 3 conditions: single-session exposure (n=16, 36%); conventional multiple-session exposure (n=14, 31%), where the same content was delivered in successive segments over 5 sessions; and a control group (n=15, 33%), who interacted with a single virtual character to talk about everyday matters. A week later, the participants were required to speak on a stage in front of a large audience in VR. RESULTS: Across most of the series of conventional public speaking anxiety measures, the single-session exposure was at least as effective in reducing anxiety as the multiple-session exposure, and both these conditions were better than the control condition. The 12-item Personal Report of Confidence as a Speaker was used to measure public speaking anxiety levels, where higher values indicated more anxiety. Using a Bayesian model, the posterior probabilities of improvement compared to a high baseline were at least 1.7 times greater for single- and multiple-session exposures compared to the control group. The State Perceived Index of Competence was used as a measure of anticipatory anxiety for speaking on a stage in front of a large audience, where lower values indicated higher anxiety. The probabilities of improvement were just over 4 times greater for single- and multiple-session exposures compared to the control group for a low baseline and 489 (single) and 53 (multiple) times greater for a middle baseline. CONCLUSIONS: Overall, the results of this feasibility study show that for moderate public speaking anxiety, the paradigm of gradual change in a single session is worth following up with further studies with more severe levels of anxiety and a larger sample size, first with a randomized controlled trial with nonpatients and subsequently, if the outcomes follow those that we have found, with a full clinical trial with patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,427
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,102 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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