Influence of Virtual Reality on Negative Symptoms and Quality of Life of Patients With Schizophrenia: A Meta-Analysis: Influence de la réalité virtuelle sur les symptômes négatifs et la qualité de vie des patients atteints de schizophrénie : une méta-analyse
Notice bibliographique
Résumé
Background Schizophrenia brings about diverse challenges to patients, their families and society. It is up to the healthcare system to effectively resolve these concerns and benefit all involved parties. With the emerging development and adaptation of virtual reality (VR), this may offer a new direction and potential for treating people with schizophrenia. Our goal was to employ meta-analysis to evaluate the influence of VR on the clinical outcomes and quality of life in people with schizophrenia. Methods We performed an extensive screening of randomized controlled trials (RCTs) examining the effect of VR on the clinical outcomes in people with schizophrenia. Our search included the scientific databases PubMed, Embase, Web of Science and the Cochrane Library, and included RCTs from the date of database establishment till 1 June 2023 and we followed a strict study of inclusion and exclusion criteria. The meta-analysis was conducted in RevMan 5.4. Results We selected 963 patients from 10 RCTs. Relative to other forms of interventions, VR therapy considerably alleviated overall clinical (SMD = −4.33, 95% CI = [−6.92, −1.74], P = 0.001) and negative symptomology (SMD = −1.38, 95% CI = [−2.46, −0.30], P = 0.01) among in people with schizophrenia. In contrast, no significant improvements were observed in positive symptoms or quality of life among these patients. Further subgroup analyses of the results indicated that there were differences in the improvement of negative symptoms among patients across the different interventions ( P = 0.01). Conclusions Based on our meta-analysis, VR-based treatment regimen significantly improves overall and negative symptoms in people with schizophrenia. Further exploration is warranted to elucidate the influence of VR on patient positive symptoms and quality of life.
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 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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».