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Enregistrement W2890731005 · doi:10.2196/10845

Effects of a Theta/Sensorimotor Rhythm Neurofeedback Training Protocol on Measures of Impulsivity, Drug Craving, and Substance Abuse in Forensic Psychiatric Patients With Substance Abuse: Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2890731005 sur OpenAlexvenueno aff
Sandra Fielenbach, Franc C. L. Donkers, Marinus Spreen, Stefan Bogaerts

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivityPsychiatrySubstance abuseNeurofeedbackDisinhibitionClinical psychologyPsychologyMedicineElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Forensic psychiatric patients are often diagnosed with psychiatric disorders characterized by high levels of impulsivity as well as comorbid substance use disorders (SUD). The combination of psychiatric disorders and SUD increases the risk of future violence. Chronic substance abuse can lead to a structural state of disinhibition, resulting in more drug taking and eventually loss of control over drug intake. When treating SUD, it is crucial to address high levels of impulsivity and lack of inhibitory control. OBJECTIVE: This study set out to investigate the effects of a theta/sensorimotor rhythm (SMR) neurofeedback training protocol on levels of impulsivity, levels of drug craving, and actual drug intake in a population of forensic psychiatric patients with a diagnosis of SUD. METHODS: A total of 21 participants received 20 sessions of theta/SMR neurofeedback training in combination with treatment-as-usual (TAU). Results of the intervention were compared with results from 21 participants who received TAU only. RESULTS: SMR magnitude showed a significant (P=.02) increase post training for patients in the neurofeedback training group, whereas theta magnitude did not change (P=.71). Levels of drug craving as well as scores on the motor subscale of the Barratt Impulsivity Scale-11 decreased equally for patients in the neurofeedback training group and the TAU group. Other measures of impulsivity as well as drug intake did not change posttreatment (P>.05). Therefore, neurofeedback+TAU was not more effective than TAU only. CONCLUSIONS: This study demonstrated evidence that forensic psychiatric patients are able to increase SMR magnitude over the course of neurofeedback training. However, at the group level, the increase in SMR activity was not related to any of the included impulsivity or drug craving measures. Further research should focus on which patients will be able to benefit from neurofeedback training at an early stage of the employed training sessions. TRIAL REGISTRATION: Dutch National Trial Register: NTR5386; http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=5386 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6nXLQuoLl).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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