Blended Mobile-Based Interventions With Integrated Virtual Reality Exposure Therapy for Anxiety Disorders: Thematic Analysis of Patient Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guided mobile-based interventions may mitigate symptoms of anxiety disorders such as panic disorder, agoraphobia, or social anxiety disorder. With exposure therapy being efficacious in traditional treatments for these disorders, recent advancements have introduced 360° videos to deliver virtual reality exposure therapy (VRET) within mobile-based interventions. OBJECTIVE: Despite ongoing trials evaluating the treatment's efficacy, research examining patient perceptions of this innovative approach is still scarce. Therefore, this study aimed to explore patient opinions on specific treatment aspects of mobile-based interventions using mobile VRET and psychotherapeutic guidance for anxiety disorders. METHODS: A total of 11 patients diagnosed with panic disorder, agoraphobia, or social anxiety disorder who had previously taken part in the experimental conditions of 2 randomized controlled trials for a mobile intervention including mobile VRET participated in cross-sectional, retrospective interviews. Using a semistructured interview format, patients were asked to reflect on their treatment experiences; personal changes; helpful and hindering aspects; their motivation levels; and their encounters with the mobile-based intervention, manualized treatment sessions, and the mobile VRET. RESULTS: Thematic analysis led to the formation of 14 themes in four superordinate categories: (1) perceived treatment outcomes, (2) aspects of the mobile intervention, (3) experiences with mobile VRET, and (4) contextual considerations. Patients offered their insights into factors contributing to treatment success or failure, delineated perceived treatment outcomes, and highlighted favorable aspects of the treatment while pointing out shortcomings and suggesting potential enhancements. Most strikingly, while using a blended app-based intervention, patients highlighted the role of psychotherapeutic guidance as a central contributing factor to their symptom improvement. CONCLUSIONS: The findings of the thematic analysis and its diverse patient perspectives hold the potential to guide future research to improve mobile-based treatment options for anxiety disorders. Insights from these patient experiences can contribute to refining mobile-based interventions and optimizing the integration of VRET in accordance with patients' preferences, needs, and expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».