7th International Conference on Behavioral Addictions (ICBA 2022) June 20–22, 2022, Nottingham, United Kingdom
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Based on international evidence-based research results, the disorder "Gaming Disorder" was logically suggested for the ICD-11 in the chapter "Disorders due to addictive behaviors". Clinical practice shows that patients with Internet-related disorders can be addicted on (online) computer gaming -but also on specific Internet usage behavior such as chatting, social networks, online purchasing behavior or the consumption of pornographic material (Online Sex Addiction). Method: In a multi-centre, randomized controlled clinical trial (Short-term Treatment of Internet and Computer Game Addiction, STICA) the effectiveness of a cognitive behavioral therapy intervention was examined in 143 patients with computer game and Internet addiction. In addition, further analyzes examined how effective this therapy is in individual sub-forms of Internet-related disorders, especially for Online Sex Addiction. Results: The results show that the presented behavioral therapy is comprehensively effective (10-fold increased chance of being symptom-free at the end of the therapy). In a sub-group analysis, it was also shown, which effectiveness values are to be expected for those affected with Online Sex Addiction. Discussion: One can assume that specific group concepts especially for online sex addiction should be developed. The lecture draws learnings from STICA. We designed a specific psychotherapeutic treatment approach addressing Online Sex Addiction. This newly designed approach is abstinence-focused and combines cognitive behavioral therapy (CBT) and mentalization-based therapy (MBT). Recently, we are testing this approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 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 découle