Mobile Phone Cognitive Bias Modification Research Platform for Substance Use Disorders: Protocol for a Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive biases refer to automatic attentional and interpretational tendencies, which could be retained by cognitive bias modification interventions. Cristea et al and Jones et al have published reviews (in 2016 and 2017 respectively) on the effectiveness of such interventions. The advancement of technologies such as electronic health (eHealth) and mobile health (mHealth) has led to them being harnessed for the delivery of cognitive bias modification. To date, at least eight studies have demonstrated the feasibility of mobile technologies for the delivery of cognitive bias modification. Most of the studies are limited to a description of the conventional cognitive bias modification methodology that has been adopted. None of the studies shared the developmental process for the methodology involved, such that future studies could adopt it in the cost-effective replication of such interventions. OBJECTIVE: It is important to have a common platform that could facilitate the design and customization of cognitive bias modification interventions for a variety of psychiatric and addictive disorders. It is the aim of the current research protocol to describe the design of a research platform that allows for customization of cognitive bias modification interventions for addictive disorders. METHODS: A multidisciplinary team of 2 addiction psychiatrists, a psychologist with expertise in cognitive bias modification, and a computer engineer, were involved in the development of the intervention. The proposed platform would comprise of a mobile phone version of the cognitive bias task which is controlled by a server that could customize the algorithm for the tasks and collate the reaction-time data in realtime. The server would also allow the researcher to program the specific set of images that will be present in the task. The mobile phone app would synchronize with the backend server in real-time. An open-sourced cross-platform gaming software from React Native was used in the current development. RESULTS: Multimedia Appendix 1 contains a video demonstrating the operation of the app, as well as a sample dataset of the reaction times (used for the computation of attentional biases) captured by the app. CONCLUSIONS: The current design can be utilized for cognitive bias modification across a spectrum of disorders and is not limited to one disorder. It will be of value for future research to utilize the above platform and compare the efficacy of mHealth approaches, such as the one described in this study, with conventional Web-based approaches in the delivery of attentional bias modification interventions. REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/9740.
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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 | 0,046 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,020 |
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 ».