Evaluación de usabilidad, deseo de jugar y sentido de presencia en ambientes virtuales para el tratamiento del juego compulsivo
Bibliographic record
Abstract
El DSM-5 clasifica el juego compulsivo como un trastorno caracterizado por la necesidad de jugar. La efectividad de la terapia cognitivo-conductual (TCC) se destaca en el tratamiento del juego compulsivo. Sin embargo, el uso de técnicas tradicionales de TCC ha mostrado algunas limitaciones. La Realidad Virtual (RV) es una técnica de exposición que ha mostrado ventajas sobre el control de estímulos y un mejor acceso a pensamientos disfuncionales. En el presente estudio se usó un diseño longitudinal de medidas repetidas, 30 participantes conformados por 14 mujeres y 16 hombres, de entre 18 y 65 años con una pantalla DSM-5 para problemas de juego (NODS) > 1 evaluaron dos escenarios de realidad virtual. El estudio se llevó a cabo en la Ciudad de México. Los resultados en deseos de jugar, el Slater-Usoh-Steed (SUS) y otras medidas de seguimiento, muestran que la exposición a los ambientes virtuales produce un malestar físico leve, es asociada con sensaciones de presencia y que los efectos de la exposición disminuyen con el tiempo. Estos hallazgos sugieren que los ambientes de realidad virtual son viables para su uso como técnica de exposición.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".