Gamified Adaptive Approach Bias Modification in Individuals With Methamphetamine Use History From Communities in Sichuan: Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive bias modification (CBM) programs have shown promise in treating psychiatric conditions, but they can be perceived as boring and repetitive. Incorporating gamified designs and adaptive algorithms in CBM training may address this issue and enhance engagement and effectiveness. objectives: This study aims to gather preliminary data and assess the preliminary efficacy of an adaptive approach bias modification (A-ApBM) paradigm in reducing cue-induced craving in individuals with methamphetamine use history. Methods: A randomized controlled trial with 3 arms was conducted. Individuals aged 18-60 years with methamphetamine dependence and at least 1 year of methamphetamine use were recruited from 12 community-based rehabilitation centers in Sichuan, China. Individuals with the inability to fluently operate a smartphone and the presence of mental health conditions other than methamphetamine use disorder were excluded. The A-ApBM group engaged in ApBM training using a smartphone app for 4 weeks. The A-ApBM used an adaptive algorithm to dynamically adjust the difficulty level based on individual performance. Cue-induced craving scores and relapses were assessed using a visual analogue scale at baseline, postintervention, and at week-16 follow-up. Results: A total of 136 participants were recruited and randomized: 48 were randomized to the A-ApBM group, 48 were randomized to the static approach bias modification (S-ApBM) group, and 40 were randomized to the no-intervention control group. The A-ApBM group showed a significant reduction in cue-induced craving scores at postintervention compared with baseline (Cohen d=0.34; P<.01; 95% CI 0.03-0.54). The reduction remained significant at the week-16 follow-up (Cohen d=0.40; P=.01; 95% CI 0.18-0.57). No significant changes were observed in the S-ApBM and control groups. Conclusions: The A-ApBM paradigm with gamified designs and dynamic difficulty adjustments may be an effective intervention for reducing cue-induced craving in individuals with methamphetamine use history. This approach improves engagement and personalization, potentially enhancing the effectiveness of CBM programs. Further research is needed to validate these findings and explore the application of A-ApBM in other psychiatric conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».