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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-07032025-101324


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
ALAIMO, MARTINA
URN
etd-07032025-101324
Titolo
Validazione sperimentale di scenari in realta' virtuale per indurre, predire e alleviare sintomi di ansia sociale
Dipartimento
PATOLOGIA CHIRURGICA, MEDICA, MOLECOLARE E DELL'AREA CRITICA
Corso di studi
PSICOLOGIA CLINICA E SCIENZE COMPORTAMENTALI
Relatori
relatore Prof. Menicucci, Danilo
correlatore Dott. Frumento, Sergio
Parole chiave
  • anxiety disorders
  • disturbi d’ansia
  • disturbo d’ansia sociale
  • exposure therapy
  • physiological signals
  • realtà virtuale
  • segnali fisiologici
  • social anxiety disorder
  • terapia di esposizione
  • terapia di esposizione in realtà virtuale
  • virtual reality
  • virtual reality exposure therapy
Data inizio appello
21/07/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
21/07/2028
Riassunto
Le terapie di esposizione in realtà virtuale (Virtual Reality Exposure Therapy, VRET) si configurano come un approccio promettente per la modulazione dei sintomi associati all’ansia sociale. L’acquisizione in tempo reale di parametri fisiologici correlati alla risposta ansiosa, unitamente alla valutazione continua dell’ansia soggettiva durante l’esposizione, consente la distinzione tra individui con ansia sociale significativa e soggetti di controllo.
I risultati ottenuti indicano che sia l’ansia soggettivamente riportata, sia i parametri fisiologici, contribuiscono all’accuratezza nella classificazione tra i due gruppi. Tali evidenze supportano lo sviluppo di modelli alternativi e accurati di classificazione, e aprono alla possibilità di predire i livelli d’ansia in tempo reale a partire dai dati fisiologici. Queste premesse pongono le basi per l’implementazione di protocolli terapeutici adattivi basati su biofeedback, potenzialmente in grado di personalizzare l’intensità e la durata dell’esposizione in funzione della risposta individuale.

[eng] Virtual Reality Exposure Therapy (VRET) represents a promising approach for modulating symptoms associated with social anxiety. The real-time acquisition of physiological parameters related to the anxious response, combined with the continuous assessment of self-reported anxiety during exposure, allows for the distinction between individuals with significant social anxiety and control subjects.
The results indicate that both self-reported anxiety and physiological parameters contribute to the accuracy of classification between the two groups. These findings support the development of alternative and accurate classification models and open the possibility of predicting anxiety levels in real time based on physiological data. This lays the groundwork for implementing adaptive exposure protocols based on biofeedback, potentially capable of personalizing the intensity and duration of exposure according to individual responses.

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