Exploring the Potential of Virtual Reality and Artificial Intelligence as Tools to Design, Develop and Deliver Psychotherapeutic Intervention for Family Caregivers of Persons Living with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Our presentation explores the potential of Virtual Reality (VR) and Artificial Intelligence (AI) as tools used in designing, developing and delivering psychotherapeutic interventions for family caregivers (CGs) of persons living with dementia (PwD). Family CGs experience significant emotional burden and strain from unresolved relational issues, which are compounded by the evolving nature of their caregiving roles. While traditional psychotherapeutic interventions have proven effective in reducing CGs distress while enhancing their coping strategies and resilience (Sadavoy et al., 2022), technology-based solutions may augment these efforts. VR, particularly through high-fidelity environments and scripted avatar dialogues, allows CGs to engage in simulated caregiving scenarios, and to practice communication skills and emotional regulation, and deepen their understanding of PwD's experiences, allowing CGs to build empathy. For example, VR-SIM Carers www.vrsimcarers.ca, a simulation-based experiential learning platform in VR, allows CGs to "walk through" challenging caregiving scenarios by selecting their responses, while receiving feedback from a virtual clinician and a virtual simulated-PwD. This safe, self-paced learning environment offers CGs a space to acknowledge and process their emotions, and to practice communication and coping strategies. AI-powered tools e.g. real-time AI responses may also be integrated into VR, to enhance accessibility, recommend personalized strategies tailored to CGs' situations. Despite aforementioned advances and benefits, the use of technology in psychotherapeutic interventions raises concerns, particularly regarding the emotional complexities of the CG-PwD relationship. Long-standing relational dynamics, including unresolved grief or resentment, can impact caregiving interactions. While AI shows promise in providing compassionate responses (Ovsyannikova et al, 2025), it may fall short of addressing the emotional nuanaces arising from these relationships. Particularly, its limited ability to interpret non-verbal cues and complex emotional nuances limits its effectiveness in deeply relational contexts. While technological innovations hold promise for enhancing the mental and emotional well-being of dementia caregivers, their design must be sensitive to the unique psychological and relational complexities inherent in caregiving. A collaborative, cross-sector approach that integrates the lived experiences of CGs is essential to ensure these tools are accessible, feasible, and culturally sensitive to the diverse populations they aim to support (Chiu & Saragosa, 2024).
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».