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Enregistrement W2970210691 · doi:10.2196/15465

A Smartphone Attention Bias App for Individuals With Addictive Disorders: Feasibility and Acceptability Study

2019· article· en· W2970210691 sur OpenAlexvenueno aff
Melvyn Zhang, Jiangbo Ying, Syidda B Amron, Zaakira Mahreen, Guo Song, Daniel Fung, Helen Smith

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésPsychological interventionmHealthCognitive bias modificationClinical psychologyAddictionPsychologyAttentional biasThematic analysisIntervention (counseling)Descriptive statisticsCravingApplied psychologyMedicinePsychiatryQualitative researchCognitive biasCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conventional psychology therapies are unable to address automatic biases that result in individuals relapsing into their substance use disorder. Advances in experimental psychology have led to a better understanding of attention and approach biases and methods to modify these biases. Several studies have demonstrated the effectiveness of bias modification among clinical cohorts. The advances in mobile health technologies have allowed remote delivery of these interventions. To date, there is a lack of studies examining bias modification in a substance-using non-Western sample. OBJECTIVE: This study was designed to determine the feasibility of an attention bias modification intervention and an attention bias modification smartphone app for the reduction of attention biases among treatment-seeking individuals. The secondary aim is to determine the acceptability of the intervention. METHODS: A feasibility study was conducted among inpatients who were in their rehabilitation phase at the National Addictions Management Service. Participants were to complete a set of baseline questionnaires, and on each day that they are in the study, undertake an attention bias assessment and modification task while completing a visual analogue scale to assess their craving. Feasibility was determined by the acceptance rate of participation and participants' adherence to the interventions. Acceptability was assessed by a perception questionnaire. Descriptive statistical analyses were performed using SPSS version 22. A thematic analysis approach was used in the qualitative synthesis of users' perceptions. RESULTS: Of the 40 participants invited to participate in the feasibility study, 10 declined, yielding an acceptance rate of 75%. Of the recruited participants, 6 participants were diagnosed with alcohol dependence; 17, with opioid dependence; 2, with cannabis dependence; and 5, with stimulant dependence. In addition, of the final 30 participants, 11 (37%) failed to complete all the planned interventions and 22 (73%) completed the perspective questionnaires; of these 22 participants, 100% rated the app as extremely and very easy, 77% rated it as extremely or very interactive, 54% rated it as extremely or very motivating, and 33% reported a change in their confidence levels. CONCLUSIONS: Our results highlight the feasibility of recruiting participants to undertake attention bias modification interventions. Participants generally accept use of a mobile version of such an intervention. Nevertheless, our acceptability data indicate that there could be improvements in the existing app, and a participatory design approach might be helpful in its future conceptualization. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/11822.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,333 · 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 non 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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