Virtual Reality for the Treatment of Perinatal Mental health: A Rapid Scoping Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Mental health struggles are notably prevalent during the perinatal period, with studies highlighting increased rates of mood disorders among new parents, particularly since the COVID-19 pandemic. eHealth treatments have been growing in popularity, with research exploring innovative solutions such as virtual reality (VR), which offers a promising alternative or adjunct to established treatments through immersive technology. OBJECTIVE This rapid scoping review aims to evaluate the available VR applications for treating perinatal mental health disorders, focusing on their effectiveness in reducing symptoms such as anxiety and depression, which are common during the perinatal period. METHODS Adhering to the Joanna Briggs Institute guidelines and PRISMA-ScR, as well as making adjustments based on the Cochrane Rapid Reviews guidelines, a comprehensive search across five databases was conducted to identify relevant studies. Inclusion criteria consisted of studies utilizing VR interventions during the perinatal period with outcomes related to mental health symptoms. A total of 308 studies were screened, with 10 meeting the inclusion criteria for detailed analysis. RESULTS The review included studies primarily conducted in high-income countries from 2019 to 2024. The majority (80%) were randomized controlled trials, employing VR through head-mounted displays. Studies predominantly targeted anxiety and depression, with VR environments ranging from nature scenes to therapeutic content. Results suggest a positive impact of VR interventions on reducing anxiety and depression levels among participants. CONCLUSIONS VR appears to be a promising option for managing perinatal mental health. The immersive nature of VR may provide opportunities for emotional relief and support during this critical period through immersive and engaging experiences which can reduce symptoms of anxiety and depression. However, the body of research remains limited, indicating a need for further studies to explore the long-term benefits and potential integration of VR into perinatal healthcare practices. The promising results from initial studies encourage continued exploration and development within this innovative therapeutic field.
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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 | 0,012 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».