A Randomized Waitlist-Controlled Trial of a Virtual Reality Intervention for Enhancing Professional Commitment, Resilience, and Coping in Long-Term Care Workers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long-term care (LTC) workers face complex challenges requiring enhanced professional commitment and resilience. Virtual reality (VR) teaching modules provide immersive training, yet their effects on this workforce remain underexplored. This study examined the effectiveness of a VR-based module in enhancing professional commitment, psychological resilience, and coping strategies among LTC workers. Methods: A randomized waitlist-controlled trial was conducted with 92 LTC workers, divided equally into experimental and control groups. The experimental group received VR-based training, while the control group received the same intervention 4 weeks later. Data were analyzed using generalized estimating equations (GEE) and t -tests. Results: The VR module significantly improved professional commitment ( B = 7.24, p = .021). No statistically significant changes were observed for resilience or coping strategies. Conclusions and Application to Practice: VR-based training modules appear to enhance professional commitment among LTC workers. Integrating VR modules into mandatory training may help enhance job satisfaction, reduce burnout, and potentially improve care outcomes. Tailored VR training with workshops and peer engagement offers a practical approach to strengthening occupational health in LTC.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».