Emotion-in-Motion, a Novel Approach for the Modification of Attentional Bias: An Experimental Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with heightened anxiety vulnerability tend to preferentially attend to emotionally negative information, with evidence suggesting that this attentional bias makes a causal contribution to anxiety vulnerability. Recent years have seen an increase in the use of attentional bias modification (ABM) procedures to modify patterns of attentional bias; however, often this change in bias is not successfully achieved. OBJECTIVE: This study presents a novel ABM procedure, Emotion-in-Motion, requiring individuals to engage in patterns of attentional scanning and tracking within a gamified, complex, and dynamic environment. We aimed to examine the capacity of this novel procedure, as compared with the traditional probe-based ABM procedure, to produce a change in attentional bias and result in a change in anxiety vulnerability. METHODS: We administered either an attend-positive or attend-negative version of our novel ABM task or the conventional probe-based ABM task to undergraduate students (N=110). Subsequently, participants underwent an anagram stressor task, with state anxiety assessed before and following this stressor. RESULTS: Although the conventional ABM task failed to induce differential patterns of attentional bias or affect anxiety vulnerability, the Emotion-in-Motion training did induce a greater attentional bias to negative faces in the attend-negative training condition than in the attend-positive training condition (P=.003, Cohen d=0.87) and led to a greater increase in stressor-induced state anxiety faces in the attend-negative training condition than in the attend-positive training condition (P=.03, Cohen d=0.60). CONCLUSIONS: Our novel, gamified Emotion-in-Motion ABM task appears more effective in modifying patterns of attentional bias and anxiety vulnerability. Candidate mechanisms contributing to these findings are discussed, including the increased stimulus complexity, dynamic nature of the stimulus presentation, and enriched performance feedback.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».