MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4385669387 · doi:10.1192/j.eurpsy.2023.298

Avatar Intervention for cannabis use disorder in patients with psychotic and mood disorders

2023· article· en· W4385669387 sur OpenAlexaff
Steeve Giguère, Alexandre Dumais, Stéphane Potvin

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodPsychologyIntervention (counseling)PsychiatryPopulationClinical psychologyAvatarCannabisMood disordersPsychotherapistMedicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cannabis use disorder (CUD) is a complex issue, even more so when it is comorbid with a psychotic disorder or a mood disorder. Indeed, this population seems more vulnerable to this substance since the incidence of developing CUD is five to six times higher. Psychotherapies have only shown a modest short-term effect that is not maintained in the long term. The emergence of the use of virtual reality (VR) in psychiatry could be the tool that will make it possible to overcome this lack of efficiency. Indeed, VR has shown its considerable potential in a variety of psychiatric conditions. However, this modality has not been investigated for treatment for CUD. The Avatar intervention for substance use disorder allows the creation of an avatar and voice transformation that represents a significant person in relation to the patient’s substance use and is interpreted by the therapist. During the immersive sessions, patients are invited to work with their avatars on self-affirmation and refusal techniques, the management of negative emotions, stress and cravings, conflict resolution, self-esteem and motivation for change. Objectives The purpose of this pilot project is to collect preliminary data on a new intervention. Methods For the realization of this research project, we intend to recruit 40 participants, aged 18 and over, with a diagnosis of a CUD of at least moderate intensity, with a regular cannabis use and who also has a psychotic and/or mood disorder. The intervention consists of 8 weekly one-hour long sessions. Clinical research interviews were conducted and after therapy, and follow-ups occured at 3, 6 and 12 months. These evaluations will allow us to analyze the quantity of consumption, the severity of CUD measured with the cannabis use problem identification test (CUPIT), as well as objectively the concentration of THC thanks to samples. urinary tests which are carried out at the first and last intervention session as well as at the 3-month follow-up. Also, the psychotic symptoms and the quality of life will be evaluated. Results In November 2022, 32 participants had been recruited of which 17 participants had completed the Avatar intervention. Preliminary results from this sample show that a decrease of moderate effect size for amount of cannabis consumed was observed, as well as on severity of the cannabis use problem after the intervention. The quantity of cannabis consumed and the severity of the problem was also significantly reduced at follow-up Quality of life tends to increase and disease symptoms decreased significantly at 3 and 6 month follow-up. Conclusions To our knowledge, this intervention is a first in the world to target CUD in this particular population while using innovative technology The Avatar intervention under study in this project presents itself as a new avenue for cannabis use disorders. Disclosure of Interest None Declared

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Psychiatry→Même sujetDiabetes Management and Research→Travaux en français237 207→