Infralow neurofeedback in the treatment of substance use disorders: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Infralow neurofeedback (ILF-NF) was recently developed as a subtype of traditional, frequency-based neurofeedback that targets cerebral rhythmic activity below 0.5 Hz and improves brain self-regulation. The efficacy of ILF-NF in the treatment of substance use disorder has not yet been evaluated, but clinical evidence suggests that it may prevent relapse by improving functioning in various life domains. The current study aimed to fill this research gap and extend empirical evidence related to this issue. Methods Ninety-three patients with substance use disorders at an outpatient unit in Norway were randomized to receive 20 sessions (30 minutes each) of ILF-NF training combined with treatment as usual (TAU), or TAU alone. The primary outcome was quality of life post-treatment as an overall measure of functioning. We analyzed between-group differences using Student t tests. Results We found no significant differences in quality of life between groups. We found similar nonsignificant results for most of the secondary outcome measures, including drug use, sleep, anxiety and depression. Compared to TAU, the ILF-NF + TAU group reported significantly lower restlessness scores post-treatment (mean difference −1.8, 95 % confidence interval −3.1 to −0.5; p = 0.006). Limitations: This study was limited by broad inclusion criteria and a lack of placebo control (sham neurofeedback treatment). Conclusion ILF-NF offered limited additional benefit when combined with TAU, except in the area of restlessness. Future studies could further investigate the relationship between ILF-NF, restlessness and substance use in targeted subpopulations to illuminate relapse mechanisms. Clinical trial registration ClinicalTrials.gov : NCT03356210
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».