7th International Conference on Behavioral Addictions (ICBA 2022) June 20–22, 2022, Nottingham, United Kingdom
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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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,511 | 0,173 |
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 ».