Towards culturally adapted virtual reality exposure therapy for Inuit in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Suicide rates amongst Indigenous communities are 6-11 times higher than the Canadian average. Access to mental health resources in remote parts of Canada is limited. Although virtual reality (VR) is well validated as an exposure component to cognitive behavioral therapy (CBT) in anxiety disorders, including post-traumatic stress disorder, its acceptance and cultural safety among Indigenous individuals remains unknown. VR treatments that incorporate biofeedback as a way to regulate autonomic functioning may increase efficacy and in the future, could guide the process of treatment. This thesis is comprised of two major parts and is the basis for a protocol design for a future clinical trial aimed at targeting emotion regulation (ER) through a culturally adapted VR-assisted, individual CBT for Inuit of Nunavik. The first portion consists of a pilot study for this future clinical trial. Data collected to assess the feasibility of this approach was primarily through qualitative methods, from health care professionals (N=14) and key Inuit community workers. These findings confirmed that VR is readily accepted and feasible. The second part of this thesis is, through a systematic review, to determine which outcome measures are valid for the future trial. We conducted a systematic review on the utility of psychophysiological metrics as trauma intervention outcomes in order to validate the use of objective outcome measures free of cultural and linguistic elements. The findings of this review suggested that changes observed in psychophysiological measures were closely correlated to changes in the Clinician-Administered PTSD Scale (CAPs) questionnaire, a gold standard assessment of PTSD symptom severity and now the primary outcome in the protocol of the clinical trial
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».