基于行为理论的虚拟现实认知修复干预(bWell-D)协同设计与开发：抑郁症治疗中的游戏化策略与混合方法研究

研究人员针对抑郁症(MDD)认知功能障碍治疗中传统疗法效果有限、数字干预依从性低等问题，开展虚拟现实(VR)认知修复系统bWell-D的协同设计研究。通过混合方法整合患者与临床专家反馈，结合COM-B行为改变模型与自我决定理论，开发出包含个性化挑战、多感官刺激等游戏化元素的VR干预方案。初步试验显示该系统耐受性良好，用户体验评分显著提升，为抑郁症认知修复提供了理论指导的创新技术路径。

　　

抑郁症作为全球致残首要原因，其核心症状虽可通过现有疗法缓解，但认知功能障碍（如记忆、注意力、执行功能受损）仍是导致功能预后的关键因素。传统认知修复训练在精神分裂症等疾病中效果显著，但对抑郁症患者的现实功能改善有限。更棘手的是，数字干预普遍面临参与率低、依从性差的困境。在此背景下，加拿大国家研究委员会(NRC)与英属哥伦比亚大学合作，探索如何通过虚拟现实(VR)技术突破这一瓶颈。

研究团队开发的bWell平台已证明VR在认知评估与训练中的优势，但其抑郁症专用版本bWell-D需要更系统的设计方法。问题的复杂性在于：既要确保临床相关性，又要解决技术接受度；既要利用VR的沉浸特性，又要避免过度依赖外在奖励导致认知负荷。为此，研究采用国际VR临床指南推荐的协同设计框架，整合行为改变理论指导开发过程。

研究通过混合方法分阶段推进：首先对15名抑郁症患者和12名临床医生进行深度访谈，通过主题分析提炼出五大改进方向；随后基于COM-B模型（Capability能力-Opportunity机会-Motivation动机）和自我决定理论（Autonomy自主性-Competence胜任力-Relatedness关联性），将反馈转化为28项具体功能改进；最后通过健康人群试验验证方案可行性。关键技术包括：多模态VR场景设计（如办公室、实验室等生态化环境）、自适应难度算法、基于眼动追踪的交互系统，以及标准化评估工具SSQ（模拟器 sickness 问卷）和GUESS（游戏用户体验满意度量表）。

【研究结果】
背景与目标：
明确抑郁症认知修复需要同时靶向神经可塑性和行为动机。基于bWell平台开发的bWell-D原型，通过理论指导的游戏化设计提升内在参与度。

方法学创新：
建立"反馈-功能映射-理论编码-迭代验证"的开发流程。将用户建议归类为人工挑战、个性化等游戏化元素，并关联到COM-B的三大行为驱动因素。

核心功能改进：
• 蛋场景（注意力训练）：新增腕部界面（人工辅助）、环境干扰物（人工挑战）、听觉指令模式（定制化）
• 实验室场景（执行功能）：引入虚拟导师（人工辅助）、复杂配方系统（能力提升）
• 鼹鼠场景（反应抑制）：添加面部表情识别（情绪靶向）、多击模式（挑战分级）
• 剧场场景（视觉记忆）：开发数字形状库支持听觉模式（多感官整合）
• 帐篷场景（情绪调节）：首次纳入呼吸引导球体（自主性支持）

用户试验数据：
20名受试者中75%完成评估，训练组GUESS评分显示：可用性(d=1.216)和音频美学(d=0.939)提升显著。UES（用户参与度量表）全程保持15/20高分，证实engagement维持效果。

【结论与意义】
该研究开创性地将行为理论系统应用于VR认知干预设计，揭示抑郁症患者更倾向能力导向（68%改进针对Capability）而非外在激励的游戏化元素。通过标准化分类框架，证实人工辅助、开放世界探索等非常规元素在心理健康领域的独特价值。

实践层面，研究突破传统"积分-奖励"模式，开发出包含多感官定制、渐进挑战等内在动机驱动方案。特别是将临床需求转化为技术特性的方法论（如通过"桥梁练习"连接虚拟与现实场景），为数字疗法开发提供范本。未来需在MDD人群中验证长期效果，并探索社交元素（当前未涉及的Relatedness需求）的整合路径。论文发表于《JMIR Serious Games》，为理论指导的严肃游戏设计树立了新标准。