A Newly Designed Mobile-Based Computerized Cognitive Addiction Therapy App for the Improvement of Cognition Impairments and Risk Decision Making in Methamphetamine Use Disorder: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive rehabilitation therapy has been found to improve cognitive deficits and impulse control problems in methamphetamine use disorder (MUD). However, there is limited research regarding this therapy's feasibility when using mobile-based health technologies in supporting recovery from MUD in China. OBJECTIVE: The main aim of this study was to test whether 4 weeks of a newly designed computerized cognitive addiction therapy (CCAT) app can improve cognitive impairments, eliminate drug-related attention bias, and attenuate risk decision-making behaviors in participants with MUD. METHODS: Forty MUD participants were assigned randomly to either the CCAT group (n=20), who received 4 weeks of CCAT plus regular detoxification treatment as usual, or the control group (n=20), who only received the regular detoxification treatment as usual, in drug rehabilitation centers in Shanghai. The CCAT was designed by combine methamphetamine use-related picture stimuli with cognitive training with the aim of improving cognitive function and eliminating drug-related attention bias. The CogState Battery, Delay Discounting Task (DDT), Iowa Gambling Task (IGT), and Balloon Analog Risk Task (BART) were administered face-to-face to all participants before and after CCAT interventions. RESULTS: Forty male patients were recruited. The mean age was 32.70 (SD 5.27) years in the CCAT group and mean 35.05 (SD 8.02) years in the control group. Compared to the control group, CCAT improved working memory in the CCAT group (P=.01). Group×time interactions were observed among DDT, IGT, and BART tasks, with rates of discounting delayed rewards, IGT, and BART scores (P<.001) being reduced among those who received CCAT, whereas no changes were found in the control group. CONCLUSIONS: The newly designed CCAT can help to improve cognitive impairment and impulsive control in MUD. Further study is needed to understand the underlying brain mechanisms of the cognitive therapy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03318081; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03318081 (Archived by WebCite at https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03318081).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».