Cognitive Remediation Interventions for Gambling Disorder: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Various therapeutic approaches are available for the treatment of gambling disorder (GD), especially cognitive behavioral therapy (CBT; the most widely used treatment). However, CBT has high dropout and relapse rates as well as non-compliance issues, which may be partly due to resistance to changing core characteristics, such as executive functioning, attention, and emotional regulation abnormalities. Finding new therapeutic approaches to treat GD is thus a key challenge. Cognitive remediation (CR) interventions represent a promising approach to GD management, which has recently been demonstrated to have efficacy for treating other addictive disorders. The objective of this review is to describe the possible benefits of CR interventions for GD management. Two systematic searches in MEDLINE and ScienceDirect databases were conducted up until January 2017. Potential neurocognitive targets of CR interventions for GD were reviewed, as is the use and efficacy of such interventions for GD. While there is evidence of several neurocognitive deficits in individuals with GD in terms of impulsive, reflective, and interoceptive processes, the literature on CR interventions is virtually absent. No clinical studies were found in the literature, apart from a trial of a very specific program using Playmancer, a serious videogame, which was tested in cases of bulimia nervosa and GD. However, neurocognitive impairments in individuals with addictive disorders are highly significant, not only affecting quality of life, but also making abstinence and recovery more difficult. Given that CR interventions represent a relatively novel therapeutic approach to addiction and that there is currently a scarcity of studies on clinical populations suffering from GD, further research is needed to examine the potential targets of such interventions and the effectiveness of different training approaches. So far, no consensus has been reached on the optimal parameters of CR interventions (duration, intensity, frequency, group vs. individual, pencil-and-paper vs. computerized delivery, etc.). Although no firm conclusions can be drawn, CR interventions represent a promising adjunct treatment for GD. Such a novel therapy could be associated with common interventions, such as CBT and educational and motivational interventions, in order to make therapies more effective and longer-lasting and to decrease the risk of relapse.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».