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Enregistrement W2164606890 · doi:10.1177/0145445512446741

Cue-Elicited Affect and Craving

2012· article· en· W2164606890 sur OpenAlexaff
Elizabeth Nosen, Yael I. Nillni, Erin C. Berenz, Julie A. Schumacher, Paul R. Stasiewicz, Scott F. Coffey

Notice bibliographique

RevueBehavior Modification · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésCravingPsychologyCue reactivityAffect (linguistics)Clinical psychologyAffect regulationConceptualizationReactivity (psychology)Developmental psychologyAddictionCognitionPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Posttraumatic stress disorder (PTSD) commonly co-occurs with alcohol dependence (AD) and negatively affects treatment outcomes. Trauma-related negative affect enhances substance craving in laboratory cue-reactivity studies of AD individuals, but the role of positive affect has not been established. In this study, 108 AD treatment-seeking adults with current PTSD and AD were presented with four counterbalanced trials consisting of an audio cue (personalized trauma or neutral script) followed by a beverage cue (alcohol or water). Results revealed alcohol cues increased positive and negative affect, and positive affective responses explained significant incremental variance in self-reported craving and salivation, but only when cues were accompanied by neutral not trauma imagery. Ambivalent (high negative and positive) responses were associated with strongest craving. Findings advance the conceptualization of craving in individuals with PTSD-AD and highlight the importance of independently assessing positive and negative affective responses to cues in individuals with co-occurring PTSD-AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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