Individualized real-time fMRI neurofeedback to attenuate craving in nicotine-dependent smokers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cue-induced craving plays an important role in relapse, and the neural correlates of cue-induced craving have been elucidated using fMRI. This study examined the utility of real-time fMRI (rtfMRI) neurofeedback to strengthen self-regulation of craving-related neural activation and cue-reactivity in cigarette smokers. METHODS: Nicotine-dependent smokers were randomized to rtfMRI neurofeedback or to a no-feedback control group. Participants completed 3 neuroimaging visits. Within each visit, an initial run during which smoking-related cues were used to provoke craving, an individualized craving-related region of interest (ROI) in the prefrontal cortex or anterior cingulate cortex was identified. In the rtfMRI group, activity from the ROI was fed back via a visual display during 3 subsequent runs while participants were instructed to reduce craving during cue exposure. The control group had an identical experience with no feedback provided. RESULTS: Forty-four nicotine-dependent smokers were recruited to participate in our study; data from the 33 participants who completed a 1-week follow-up visit were included in the analysis. Subjective craving ratings and cue-induced brain activation were lower in the rtfMRI group than in the control group. LIMITATIONS: As participants were not seeking treatment, clinical outcomes are lacking. CONCLUSION: Nicotine-dependent smokers receiving rtfMRI feedback from an individualized ROI attenuated smoking cue-elicited neural activation and craving, relative to a control group. Further studies are needed in treatment-seeking smokers to determine if this intervention can translate into a clinically meaningful treatment modality.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».