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Enregistrement W4410913629 · doi:10.2196/66112

Comparative Efficacy of Virtual Reality–Assisted Cognitive Behavioral Therapy Versus Yoga-Based Interventions for Reducing Performance Anxiety in Students: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4410913629 sur OpenAlexvenueno aff
Cristina Maria Tofan, Liviu-Adrian Măgurianu, Magdalena Axinte, Alexandra Maria Găină, Marcel-Alexandru Găină

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRandomized controlled trialAnxietyPsychological interventionProtocol (science)Physical therapyPsychologyCognitionVirtual realityMedicineClinical psychologyPsychotherapistAlternative medicineComputer sciencePsychiatryWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Performance anxiety represents a significant challenge for students, manifesting as a fear of failure and difficulties managing examination-related concerns and academic pressures. According to recent statistics, anxiety affects >4% of the global population, underscoring the need for effective management methods. Studies indicate that yoga and virtual reality (VR) training can alleviate symptoms of performance anxiety. OBJECTIVE: This trial aims to compare VR-assisted cognitive behavioral therapy (CBT) with yoga interventions to find effective treatments. METHODS: A single-blinded randomized controlled trial will be conducted with 60 participants (n=30, 50% per intervention group) recruited from university and preuniversity counseling centers. The trial will measure whether the interventions reduce performance anxiety in students. Stratified randomization will be used to ensure equal distribution of baseline anxiety levels and gender across both groups. The primary outcome is a reduction in anxiety, measured using the State-Trait Anxiety Inventory-Y1 and State-Trait Anxiety Inventory-Y2 subscales. Secondary outcomes include emotional regulation and quality of life. Data will be collected at baseline, after the intervention, and during follow-up assessments. Statistical analyses will include parametric tests (eg, repeated-measures ANOVA and t tests) to compare anxiety reduction, emotional regulation, and quality of life across groups. The intention-to-treat approach will be applied to minimize bias due to participant dropouts. Sensitivity analyses will assess the robustness of the findings. RESULTS: This study is planned to start in September 2025 and end in June 2026. VR-assisted CBT is expected to reduce anxiety very quickly, whereas yoga is predicted to have long-term benefits. CONCLUSIONS: More generally, this research highlights the need for new, accessible forms of mental health support. VR-assisted CBT is an emerging digital mental health intervention, and it enables individuals to access and explore anxiety in virtual, safe environments. In contrast, yoga is a more conventional, all-encompassing discipline that enhances mental health through physiological and psychological processes that may have long-term effects. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06639841; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06639841. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/66112.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,007
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,011

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 Opus0,477
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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