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Enregistrement W4408312226 · doi:10.2196/68132

Acceptability, Usability, and Insights Into Cybersickness Levels of a Novel Virtual Reality Environment for the Evaluation of Depressive Symptoms: Exploratory Observational Study

2025· article· en· W4408312226 sur OpenAlexvenueno aff
Sára Sütöri, Emma Eliasson, Francesca Mura, Victor Ortiz, Vincenzo Catrambone, Gergö Hadlaczky, Ivo Todorov, Antonio Luca Alfeo, Valentina Cardi, Mario G. C. A. Cimino, Giovanna Mioni, Mariano Alcañíz, Gaetano Valenza, Vladimir Carli, Claudio Gentili

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPreprintVirtual realityMental healthPsychologyApplied psychologyHuman–computer interactionComputer sciencePsychotherapistWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a clear need for enhanced mental health assessment, depressive symptom (DS) evaluation being no exception. A promising approach to this aim is using virtual reality (VR), which entails the potential of adding a wider set of assessment domains with enhanced ecological validity. However, whilst several studies have used VR for both diagnostic and treatment purposes, its acceptance, in particular how exposure to virtual environments affects populations with psychiatric conditions remains unknown. OBJECTIVE: This study aims to report on the acceptability, usability, and cybersickness levels of a pilot VR environment designed for the purpose of differentiating between individuals with DSs. METHODS: The exploratory study, conducted in Italy, included 50 healthy controls and 50 young adults with mild-to-moderate DSs (without the need for a formal diagnosis). The study used an observational design with approximately 30 minutes of VR exposure followed by a self-report questionnaire battery. The battery included a questionnaire based on the Theoretical Framework of Acceptability, the System Usability Scale as well as the Simulator Sickness Questionnaire. RESULTS: Results indicate that the majority found VR acceptable for the purposes of mental health screening and treatment. However, for diagnostics, there was a clear preference for VR to be used by mental health professionals as a supplementary tool, as opposed to a stand-alone solution. In practice, following exposure to the pilot VR environment, generally, good levels of acceptability and usability were reported, but areas in need of improvement were identified (such as self-efficacy). Self-reported cybersickness levels were comparable to literature averages but were considerably higher among those with DSs. CONCLUSIONS: These findings raise questions about the potential interplay between underlying somatic symptoms of depression and VR-induced cybersickness and call for more attention from the scientific community both in terms of methodology as well as potential clinical and theoretical implications. Conclusively, user support indicates a potential for VR to aid mental health assessment, but further research is needed to understand how exposure to virtual environments might affect populations with varying severity and other forms of psychiatric symptoms. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/ISRCTN16396369.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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