P.086 Randomized controlled trial evaluating virtual reality exposure therapy on epilepsy/seizure-specific interictal anxiety in people with epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over 28% of people with epilepsy (PwE) experience anxiety related to their seizures, yet research on interventions for epilepsy-specific (ES) interictal anxiety remains limited. The community-based pilot, ’AnxEpi-VR,’ tested virtual reality exposure therapy (VR-ET), showing potential effectiveness and laying the groundwork for evaluating its impact on ES-anxiety in the present randomized controlled trial. Methods: Fourteen PwE admitted to the Epilepsy Monitoring Unit at Toronto Western Hospital used a 360-degree VR-intervention twice daily for five minutes up to ten days. The control group (n=7) viewed neutral VR environments (e.g., beach, forest scenes), while the experimental group (n=7) experienced VR-ET targeting ES anxiety (e.g., subway seizure scenarios). Data was collected at baseline, pre and post-VR exposure, post-intervention, and one-month follow-up using self-report questionnaires, semi-structured interviews, and VR-usage metrics. Clinicaltrials.gov NCT06028945. Results: At baseline, 71% of the control group and 83% of the exposure group had a brEASI score ≥7, indicative of an anxiety disorder. Post-intervention, this decreased to 57% and 50%, respectively. The average Fast Motion Sickness rating was 1.29, indicating minimal motion sickness. Of the exposure participants, 71% felt the scenarios simulated their real-world anxiety triggers. Conclusions: VR-ET was well-tolerated in PwE. Future recommendations include diversifying scenarios, adding interactive features, and improving software connectivity.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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 ».