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Enregistrement W2971229362 · doi:10.2196/11841

Web-Based Cognitive Bias Modification Interventions for Psychiatric Disorders: Scoping Review

2019· article· en· W2971229362 sur OpenAlexvenueno aff
Melvyn Zhang, Jiangbo Ying, Guo Song, Daniel Fung, Helen Smith

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive bias modificationPsychological interventionPsychiatryPsychologyMedicineCognitionClinical psychologyPsychotherapistCognitive bias

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive biases refer to automatic attentional or interpretational tendencies, which result in individuals with addictive disorders to automatically attend to substance-related stimuli and those with anxiety disorders to attend to threatening stimuli. To date, several studies have examined the efficacy of cognitive bias modification, and meta-analytical studies have synthesized the evidence for overall efficacy. The clinical utility of cognitive bias modification interventions has previously been limited to the confines of a laboratory, but recent advances in Web technologies can change this. OBJECTIVE: This scoping review aimed to determine the scope of Web-based cognitive bias interventions and highlight their effectiveness. METHODS: Databases (PubMed and MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, ScienceDirect, and Cochrane Central) were searched from inception to December 5, 2017. The following search terminologies were used: ("attention bias" OR "cognitive bias" OR "approach bias" OR "avoidance bias" OR "interpretative bias") AND ("Internet" OR "Web" OR "Online"). The methods for this scoping review are based on the previously published protocol. For the synthesis of the evidence, a narrative synthesis was undertaken, as a meta-analysis was not appropriate, given the lack of reported effect sizes and the heterogeneity in the outcomes reported. RESULTS: Of the 2674 unique articles identified, we identified 22 randomized controlled studies that met our inclusion criteria: alcohol use disorder (n=2), tobacco use disorder (n=2), depressive disorder (n=3), anxiety and depressive symptoms in adolescents (n=3), obsessive-compulsive disorder (OCD; n=2), social anxiety disorder (n=9), and anxiety disorder (n=1). The sample sizes of these studies ranged from 16 to 434 participants. There is preliminary evidence to suggest that Web-based interventions could reduce biases among adolescents with heightened symptoms of anxiety and depression and among individuals with OCD. CONCLUSIONS: This is the first scoping review that mapped out the scope of cognitive bias modification interventions for psychiatric disorders. Web-based interventions have been applied predominantly for social anxiety and addictive disorders. Larger cohorts must be used in future studies to better determine the effectiveness of Web-based cognitive bias interventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/10427.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,366 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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