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Enregistrement W4401434331 · doi:10.2196/51512

Developing an Automated Virtual Reality Therapy for Improving Positive Self-Beliefs and Psychological Well-Being (Phoenix VR Self-Confidence Therapy): Tutorial

2024· article· en· W4401434331 sur OpenAlexvenueno aff
Laina Rosebrock, Jason Freeman, Aitor Rovira, André Lages Miguel, Rupert Ward, Matthew Bousfield, Ludovic Riffiod, Roya Kamvar, Thomas Kabir, Felicity Waite, Daniel Freeman

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésVirtual realityPsychologyMedical educationApplied psychologyPsychotherapistComputer scienceMedicineHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: Virtual reality (VR) is an immersive technology in which delivery of psychological therapy techniques can be automated. Techniques can be implemented similarly to real-world delivery or in ways that are not possible in the real world to enhance efficacy. The potential is for greater access for patients to effective therapy. Despite an increase in the use of VR for mental health, there are few descriptions of how to build and design automated VR therapies. We describe the development of Phoenix VR Self-Confidence Therapy, designed to increase positive self-beliefs in young patients diagnosed with psychosis in order to improve psychological well-being. A double-diamond, user-centered design process conducted over the course of 18 months was used, involving stakeholders from multiple areas: individuals with lived experience of psychosis, clinical psychologists, treatment designers, and VR software developers. Thirteen meetings were held with young patients diagnosed with psychosis to increase the understanding and improve the assessment of positive self-beliefs, help design the scenarios for implementing therapeutic techniques, and conduct user testing. The resulting Phoenix therapy is a class I United Kingdom Conformity Assessed (UKCA)-certified medical device designed to be used on the standalone Meta Quest 2 (Meta Platforms) headset. Phoenix aims to build up 3 types of positive self-beliefs that are connected to psychological well-being. In a community farm area, tasks are designed to increase a sense of mastery and achievement ("I can make a difference"); in a TV studio, users complete an activity with graded levels of difficulty to promote success in the face of a challenge ("I can do this"); and in a forest by a lake, activities are designed to encourage feelings of pleasure and enjoyment ("I can enjoy things"). Phoenix is delivered over the course of approximately 6 weekly sessions supported by a mental health provider. Patients can take the headsets home to use in between sessions. Usability testing with individuals with lived experience of psychosis, as well as patients in the National Health Service (aged 16-26 years), demonstrated that Phoenix is engaging, easy to use, and has high levels of satisfaction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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