Augmenting self-guided virtual-reality exposure therapy for social anxiety with biofeedback: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We previously found that self-guided Virtual Reality Exposure Therapy (VRET) improved Public Speaking Anxiety (PSA) and reduced heartrate. Elevated heartrate characterises social anxiety and the self-guided VRET seemed to reduce heartrate. Thus, receiving continuous biofeedback about physiological arousal during the VRET could help socially anxious individuals to manage their anxiety. The present study aimed to determine whether biofeedback enhances the responsiveness of VRET. Methods: Seventy-two individuals with high self-reported social anxiety were randomly allocated to VRET-plus-biofeedback (n=38; 25 completers) or VRET alone (n=35; 25 completers). Three hour-long VRET sessions were delivered over three consecutive weeks. During each session, participants delivered a 20-minute public speech in front of a virtual audience. Participants in the VRET-plus-biofeedback group received biofeedback on heartrate and frontal alpha asymmetry (FAA) within the virtual environment and were asked to lower their arousal accordingly. Participants in both groups completed psychometric assessments of social anxiety after each session and at one-month follow-up. Results: PSA improved by the end of treatment and overall social anxiety improved one month after the VRET across both groups. The VRET-plus-biofeedback group showed a steadier reduction in FAA in the first VRET session and a greater reduction in self-reported arousal across the three sessions than the VRET-alone group. Conclusion: Biofeedback can steady physiological arousal and lower perceived arousal during exposure. The benefits of self-guided VRET for social anxiety are sustained one month after therapy.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».