Time course of attentional bias for gambling information in problem gambling.
Notice bibliographique
Résumé
There is a wealth of evidence showing enhanced attention toward drug-related information (i.e., attentional bias) in substance abusers. However, little is known about attentional bias in deregulated behaviors without substance use such as abnormal gambling. This study examined whether problem gamblers (PrG, as assessed through self-reported gambling-related craving and gambling dependence severity) exhibit attentional bias for gambling-related cues. Forty PrG and 35 control participants performed a change detection task using the flicker paradigm, in which two images differing in only one aspect are repeatedly flashed on the screen until the participant is able to report the changing item. In our study, the changing item was either neutral or related to gambling. Eye movements were recorded, which made it possible to measure both initial orienting of attention as well as its maintenance on gambling information. Direct (eye-movements) and indirect (change in detection latency) measures of attention in individuals with problematic gambling behaviors suggested the occurrence of both engagement and of maintenance attentional biases toward gambling-related visual cues. Compared to nonproblematic gamblers, PrG exhibited (a) faster reaction times to gambling-cues as compared to neutral cues, (b) higher percentage of initial saccades directed toward gambling pictures, and (c) an increased fixation duration and fixation count on gambling pictures. In the PrG group, measures of gambling-related attentional bias were not associated with craving for gambling and gambling dependence severity. Theoretical and clinical implications of these results are discussed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».