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Enregistrement W2302211062 · doi:10.1111/acer.13004

The Behavioral Economics and Neuroeconomics of Alcohol Use Disorders

2016· review· en· W2302211062 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonHomewood Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroeconomicsBehavioral economicsPsychologyPsychological interventionAlcohol use disorderReinforcementPsychosocialAlcohol dependenceRandomized controlled trialDiscountingClinical psychologyCognitive psychologyPsychiatryAlcoholSocial psychologyMedicineEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Behavioral economics and neuroeconomics bring together perspectives and methods from psychology, economics, and cognitive neuroscience to understand decision making and choice behavior. Extending an operant behavioral theoretical framework, these perspectives have increasingly been applied to understand the alcohol use disorders (AUDs), and this review surveys the theory, methods, and findings from this approach. The focus is on 3 key behavioral economic concepts: delay discounting (i.e., preferences for smaller immediate rewards relative to larger delayed rewards), alcohol demand (i.e., alcohol's reinforcing value), and proportionate alcohol-related reinforcement (i.e., relative amount of psychosocial reinforcement associated with alcohol use). FINDINGS: Delay discounting has been linked to AUDs in both cross-sectional and longitudinal studies and has been investigated cross-sectionally using neuroimaging. Alcohol demand and proportionate alcohol-related reinforcement have both been robustly associated with drinking and alcohol misuse cross-sectionally, but not over time. Both have also been found to predict treatment response to brief interventions. Alcohol demand has also been used to enhance the measurement of acute motivation for alcohol in laboratory studies. Interventions that focus on reducing the value of alcohol by increasing alternative reinforcement and response cost have been found to be efficacious, albeit in relatively small numbers of randomized controlled trials (RCTs). Mediators and moderators of response to these interventions have not been extensively investigated. FUTURE DIRECTIONS: The application of behavioral economics and neuroeconomics to AUDs has given rise to an extensive body of empirical work, although significant gaps in knowledge remain. In particular, there is a need for more longitudinal investigations to clarify the etiological roles of these behavioral economic processes, especially alcohol demand and proportionate alcohol reinforcement. Additional RCTs are needed to extend and generalize the findings for reinforcement-based interventions and to investigate mediators and moderators of treatment success for optimization. Applying neuroeconomics to AUDs remains at an early stage and has been primarily descriptive to date, but has high potential for important translational insights into the future. The same is true for using these behavioral economic indicators to understand genetic influences on AUDs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,402
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,150 · 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