Exploring Virtual Reality for Body Image Assessment and Psychological Interventions in Individuals With Obesity: a Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals living with obesity often experience body image (BI) disturbances, which can negatively affect their quality of life and treatment outcomes. Virtual reality (VR) has emerged as a promising tool for enhancing psychological interventions, but no comprehensive review has specifically focused on VR-based studies addressing BI disturbances in this population. METHODS: This comprehensive review examined studies utilizing VR for the assessment and treatment of BI disturbances in individuals with obesity. Twelve studies met the inclusion criteria. RESULTS: Studies were categorized into three groups: (i) VR in psychological interventions for individuals with obesity, (ii) VR interventions following metabolic and bariatric surgery, and (iii) VR-based full-body illusion experiments. The primary clinical application was experiential cognitive therapy, which demonstrated greater efficacy in reducing negative BI compared with standard cognitive behavioral therapy and other treatments. Studies involving post-metabolic and bariatric surgery adults also supported VR's efficacy in reducing BI dissatisfaction, though long-term benefits were inconsistent. Full-body illusion experiments suggested that VR can help modify distorted body perceptions. However, most studies were conducted by the same research group, focused exclusively on women, and were limited to specific geographical regions, primarily Italy. CONCLUSION: While preliminary results suggest that VR is a promising tool for treating BI disturbances in individuals with obesity, the field remains under-researched. Notably, no studies have explored VR's potential as an assessment tool in this population. Future studies should include more diverse populations, investigate long-term outcomes, and explore potential barriers to clinical implementation.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».