Eye tracking of smoking-related stimuli in tobacco use disorder: A proof-of-concept study combining attention bias modification with alpha-transcranial alternating current stimulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco use disorder (TUD) is characterized by the presence of an attentional bias (AB) towards smoking-related stimuli. We investigated whether combining an AB modification paradigm (ABM) with transcranial alternating current stimulation (tACS) applied over the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) reduces the AB towards smoking-related stimuli, as well as craving level and impulsive choices. METHODS: In a sham-controlled, crossover preliminary study, 19 subjects with TUD received two stimulation arms: 1) active tACS (10 Hz, 2 mA, 30 min) combined with ABM and 2) sham tACS combined with ABM, in a randomized order, separated by one week. AB towards smoking cues during passive observation of smoking and neutral cues was assessed with an eye-tracking device and reactions times at a visual-probe task. Craving level was measured with the Questionnaire of Smoking Urges. Impulsive choices were assessed with the delay discounting task. RESULTS: Active tACS combined with ABM reduced the amount of time spent looking at smoking-related pictures (p = 0.03), prevented the increase of self-reported desire to smoke (p = 0.026), and reduced the proportion of impulsive choices (p = 0.049), compared to sham tACS combined with ABM. No significant effects were reported on other craving dimensions and on AB based on reaction times. CONCLUSIONS: These preliminary findings suggest that combining tACS with ABM may help smokers who wish to quit by reducing the desire to smoke, attention to smoking-cues, and impulsive decision-making.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».