Neuroimaging Correlates of Internet Gaming Disorder: Can We Achieve the Promise of Translating Understanding of Brain Functioning Into Clinical Advances?
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
ABSTRACT Objectives: Here, we aimed to consider the neural factors associated with internet gaming disorder (IGD), as well as the associations between these factors and existing treatments for the disorder. Methods: A narrative review was conducted. Results: Pharmacological as well as psychological treatments for IGD may be associated with specific changes in multiple brain areas and circuits. In particular, frontostriatal and subcortical regions and pathways appear relevant to IGD and its treatment. Conclusions: Neuroimaging holds promise for identifying specific mechanisms underlying IGD interventions. However, to date, firm conclusions are difficult to draw and more research examining neural mechanisms of empirically supported treatments for IGD is needed. Objectifs: Nous avons cherché à examiner les facteurs neuronaux associés au trouble du jeu sur internet (TJI), ainsi que les associations entre ces facteurs et les traitements existants pour ce trouble. Méthodes: Une étude narrative a été réalisée. Résultats: Les traitements pharmacologiques et psychologiques du TJI peuvent être associés à des changements spécifiques dans de multiples zones et circuits cérébraux. En particulier, les régions et voies fronto-striatales et sous-corticales semblent pertinentes pour le TJI et son traitement. Conclusions: La neuro-imagerie est prometteuse pour l’identification des mécanismes spécifiques qui sous-tendent les interventions du TJI. Cependant, à ce jour, il est difficile de tirer des conclusions définitives et il est nécessaire de poursuivre les recherches sur les mécanismes neuronaux des traitements empiriques du TJI.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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