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Enregistrement W4410127673 · doi:10.2196/57643

Promoting Sustained Real-Life Benefits of Virtual Reality–Based Interventions in People With Mental Health and Substance Use Disorders: Qualitative Study

2025· article· en· W4410127673 sur OpenAlexvenueno aff
Jan Aasen, Fredrik Nilsson, Torgeir Sørensen, Marja Leonhardt

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintPsychological interventionFormative assessmentMental healthSubstance usePsychologyVirtual realityPsychotherapistApplied psychologyClinical psychologyHuman–computer interactionComputer sciencePsychiatryPedagogyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Concurrent mental health and substance use disorders (MHD/SUD) are one of the most prominent public health problems as of today, and the worldwide prevalence of MHD/SUD is currently increasing. Modern virtual reality technology may provide easy, unlimited, and safe access to social experiences and interactions that hold the potential to promote individuals' new learning for the benefit of their social participation and recovery. However, the clinical adoption of virtual reality-based interventions (VRIs) is still in its infancy. Human limitations in skills transfer from virtual to actual reality are a major challenge in designing efficient VRIs. Key working mechanisms of the interactive, digital social environments in virtual realities have yet to be identified. There is a lack of knowledge on how immersive learning experiences may be designed and structured to promote sustained real-life benefits for people with mental health and substance use disorders. Objective: The main aims of this paper were to explain the factors affecting the outcomes of learning in multisensory virtual reality environments and to examine how they affect our particular target group. The overall purpose of this study was to understand how learning experiences in VRIs may be designed and orchestrated to promote sustained real-life benefits of VRIs in people with MHD/SUD. Methods: Eight individual in-depth interviews with adults in recovery from mental health and substance use disorders were conducted in a medium-sized municipality in eastern Norway in fall 2022. The interviews were analyzed using template analysis, a form of codebook thematic analysis, in a process involving peer researcher collaboration. Results: This study suggests that the human capacity to achieve sustained learning outcomes from multisensory immersive learning experiences was limited in general. This study also indicates that people with mental health and substance use disorders struggle with attention deficit, concentration, and memory to an extent that it affects their daily functioning. Conclusions: Altogether, the theoretical framework and empirical findings provide added information on how we may develop learning experience designs in VRIs that accommodate human perceptual processes. VRI scenarios that may be repeated and structured according to individual learning prerequisites may enable the restructuring of maladaptive social schema. This may possibly promote the storage of new, repaired schemas in the user's long-term memory. It is therefore suggested that short, focused VRI scenarios, orchestrated in a sequenced and deliberately structured learning workflow, may promote sustained real-life benefits from VRIs in people with mental health and substance use disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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