Moderating Role of State and Trait Positive Affect in Virtual Reality Exposure for Public Speaking Anxiety: Protocol for a Multisite Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The identification of moderators of exposure-based cognitive behavioral therapy (EXCBT) outcomes has the potential to (1) guide the judicious application of the limited resource that is EXCBT and (2) identify additional treatment targets for ameliorating the deleterious effects of an identified moderator, thereby enhancing clinical response. Experimental and clinical studies have yielded intriguing findings for the moderating influence of positive affect on EXCBT outcomes. Mixed findings for state positive affect (at the time of extinction or exposure trials) as a predictor of EXCBT outcomes stand in contrast to evidence that baseline levels of trait positive affect may be a more effective predictor. As such, questions remain about the best way to assess positive affect as a potential treatment moderator. Objective This study was designed to investigate (1) the relative value of state and trait positive affect for predicting the outcome of a single-session virtual reality exposure intervention for public speaking anxiety in adults attending college and (2) the role of 3 related constructs—optimism, hopefulness, and mental health self-efficacy—that may explain the predictive significance of trait positive affect. Methods State affect will be manipulated at an experimental level using affect induction procedures; trait positive affect will be measured at baseline. Three dependent measures—a primary outcome of public speaking anxiety and secondary outcomes of social phobia and self-reported valence—will be examined. This study relies on a team science approach and is being conducted across 12 collaborating sites through the Exposure Therapy Consortium, allowing for replication of all findings across diverse study sites worldwide. Results Data collection for this study began in October 2024 and ended in August 2025. We expect to complete data analysis and submit results for publication in approximately November 2025. Conclusions This study will help clarify the relationship among positive affect (state and trait), exposure learning, and 3 related constructs (optimism, hopefulness, and mental health self-efficacy). These findings will illuminate strategies for future treatment improvement and enhanced efficacy.
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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 | 0,022 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».