Effectiveness and Acceptability of Cognitive Behavioral Therapy and Family Therapy for Gaming Disorder: Protocol for a Nonrandomized Intervention Study of a Novel Psychological Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gaming disorder (GD) is a new official diagnosis in the International Classification of Diseases, 11th Revision, and with its recognition, the need to offer treatment for the condition has become apparent. More knowledge is needed about the type of treatment needed for this group of patients. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness and acceptability of a novel module-based psychological treatment for GD based on cognitive behavioral therapy and family therapy. METHODS: This study is a nonrandomized intervention study, with a pretest, posttest, and 3-month follow-up design. It will assess changes in GD symptoms, psychological distress, and gaming time, alongside treatment satisfaction, working alliance, and a qualitative exploration of patients' and relatives' experiences of the treatment. RESULTS: This study started in March 2022 and the recruitment is expected to close in August 2024. CONCLUSIONS: This study evaluates the effectiveness and acceptability of a psychological treatment for patients with problematic gaming behavior and GD. It is an effectiveness trial and will be conducted in routine care. This study will have high external validity and ensure that the results are relevant for a diverse clinical population with psychiatric comorbidity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06018922; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06018922. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/56315.
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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 | 0,033 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,009 |
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 ».