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Enregistrement W4313545097 · doi:10.2196/44318

Relapse Prevention Therapy for Problem Gaming or Internet Gaming Disorder in Swedish Child and Youth Psychiatric Clinics: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4313545097 sur OpenAlexvenueno aff
Sabina Kapetanovic, Sevtap Gurdal, Isak Einarsson, Marie Werner, Frida André, Anders Håkansson, Emma Claesdotter‐Knutsson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådet
Mots-clésRandomized controlled trialRelapse preventionIntervention (counseling)PsychiatryClinical psychologyPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although gaming is a common arena where children socialize, an increasing number of children are exhibiting signs of problem gaming or internet gaming disorder. An important factor to the development of problem gaming is parent-child relationships. A cognitive behavioral therapy-based form of treatment, labeled relapse prevention, has been developed as a treatment for child and adolescent problem gaming or internet gaming disorder. However, no study has evaluated the effect of this treatment among Swedish children and youth nor the role of the parent-child relationships in this treatment. OBJECTIVE: This study aims (1) to evaluate a relapse prevention treatment for patients showing signs of problem gaming or internet gaming disorder recruited from child and youth psychiatric clinics and (2) to test whether the quality of parent-child relationships plays a role in the effect of relapse prevention treatment and vice versa-whether the relapse prevention treatment has a spillover effect on the quality of parent-child relationships. Moreover, we explore the carer's attitudes about parent-child relationships and child gaming, as well as experiences of the treatment among the children, their carers, and the clinicians who carried out the treatment. METHODS: This study is a 2-arm, parallel-group, early-stage randomized controlled trial with embedded qualitative components. Children aged 12-18 years who meet the criteria for problem gaming or internet gaming disorder will be randomized in a 1:1 ratio to either intervention (relapse prevention treatment) or control (treatment as usual), with a total of 160 (80 + 80) participants. The primary outcomes are measures of gaming and gambling behavior before and after intervention, and the secondary outcomes include child ratings of parent-child communication and family functioning. The study is supplemented with a qualitative component with semistructured interviews to capture participants' and clinicians' experiences of the relapse prevention, as well as attitudes about parent-child relationships and parenting needs in carers whose children completed the treatment. RESULTS: The trial started in January 2022 and is expected to end in December 2023. The first results are expected in March 2023. CONCLUSIONS: This study will be the first randomized controlled trial evaluating relapse prevention as a treatment for child and adolescent problem gaming and internet gaming disorder in Sweden. Since problem behaviors in children interact with the family context, investigating parent-child relationships adjacent to the treatment of child problem gaming and internet gaming disorder is an important strength of the study. Further, different parties, ie, children, carers, and clinicians, will be directly or indirectly involved in the evaluation of the treatment, providing more knowledge of the treatment and its effect. Limitations include comorbidity in children with problem gaming and internet gaming disorder and challenges with the recruitment of participants. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05506384 (retrospectively registered); https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05506384. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44318.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,396 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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