Digital travel using virtual reality in inpatient psychiatric care: Focus group exploration of perspectives from individuals with lived experience.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hospitalization in psychiatry is a challenging experience associated with increased levels of distress, anxiety, and loneliness. Novel technologies are being developed to help alleviate these symptoms and support the treatment and rehabilitation of these individuals. This study aims to explore the perspectives of individuals with lived experience of a complex mood disorder on the proposal of an immersive virtual reality (VR) travel-in-nature application with a social feature being an available service in a psychiatric inpatient unit. METHODS: A thematic analysis was performed with data acquired from two focus group semistructured interviews conducted by a patient partner with individuals currently hospitalized in a short-term inpatient unit dedicated to complex mood disorders. RESULTS: Three themes were generated from the thematic analysis: (a) factors enhancing acceptability, (b) barriers, and (c) envisioning the future of the application and VR in inpatient mental health. CONCLUSIONS: Participants were largely positive regarding the potential of the application and VR in psychiatric inpatient care. They viewed it as a promising rehabilitation tool for relaxation and positive escapism. Concerns regarding suitability, potential risks associated with the technology, and technical barriers were raised and warrant further investigation. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This study's preliminary findings offer relevant information for designing the implementation process of VR in psychiatric inpatient units, with the intent of tailoring services to the needs and realities of their intended users. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».