Experimental manipulations of behavioral economic demand for addictive commodities: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Reinforcing value, an index of motivation for a drug, is commonly measured using behavioral economic purchase tasks. State‐oriented purchase tasks are sensitive to phasic manipulations, but with heterogeneous methods and findings. The aim of this meta‐analysis was to characterize the literature examining manipulations of reinforcing value, as measured by purchase tasks and multiple‐choice procedures, to inform etiological models and treatment approaches Methods A random‐effects meta‐analysis of published findings in peer‐reviewed articles. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analysis (PRISMA) protocol, studies were gathered through searches in PsycINFO and PubMed/MEDLINE (published 22 May 2018). Searches returned 34 unique studies (aggregate sample n = 2402; average sample size = 68.94) yielding 126 effect sizes. Measurements included change (i.e. Cohen's d) in six behavioral economic indices (intensity, breakpoint, Omax, Pmax, elasticity, cross‐over point) in relation to six experimental manipulations (cue exposure, stress/negative affect, reinforcer magnitude, pharmacotherapy, behavioral interventions, opportunity cost). Results Cue exposure (d range = 0.25–0.44, all Ps < 0.05) and reinforcer magnitude [d = 0.60; 95% confidence interval (CI) = 0.18, 1.01; P < 0.005] manipulations resulted in significant increases in behavioral economic demand across studies. Stress/negative affect manipulations also resulted in a small, significant increase in Omax (d = 0.18; 95% CI = 0.01, 0.34; P = 0.03); all other effect sizes for negative affect/stress were non‐significant, albeit similar in size (d range = 0.14–0.18). In contrast, pharmacotherapy (d range = −0.37 to −0.49; Ps < 0.04), behavioral intervention (d = −0.36 to −1.13) and external contingency (d = −1.42; CI = −2.30, −0.54; P = 0.002) manipulations resulted in a significant decrease in intensity. Moderators (substance type) explained some of the heterogeneity in findings across meta‐analyses. Conclusions In behavioral economic studies, purchase tasks and multiple‐choice procedures appear to provide indices that are sensitive to manipulations found to influence motivation to consume addictive substances in field experiments.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».