Testing the Effectiveness of a Gamified Emotional Cognitive Bias Modification Task as an Intervention for Low Mood: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emotion recognition bias in depression is well-documented and is proposed to play a causal role in depression. A cognitive bias modification (CBM) intervention targeting the bias in emotional expression perception was developed, but despite robust training effects on emotion perception, the effect on mood was unreliable and weak. We propose a new gamified cognitive bias modification (GCBM) to address potential limitations that may attenuate therapeutic effects. Objective: This study aimed to investigate the effectiveness of a single session of GCBM on emotion perception and to assess whether the gamified version of the task would produce the same robust training effects on the interpretation of emotional expressions as the original CBM. The second aim was to compare the effectiveness of a single session of CBM training, CBM control (no training), and GCBM training on immediate mood. Methods: We report a between-subjects fully automated and web-based experimental study that recruited participants via the web from the general population (N=916). We tested the effectiveness of GCBM in changing participants' responses to ambiguous facial expressions. The primary outcome was emotion recognition bias, measured as the increased identification of happy faces. We also compared the effects of a single session of GCBM training (n=397), CBM training (n=400), and CBM control (n=119) conditions on immediate mood, measured using the Immediate Mood Scaler. Results: Results showed that participants in the GCBM intervention condition classified more ambiguous faces as "happy" after the training compared with controls, indicating an increased perception of happiness in ambiguous faces (B=1.57, P<.001). There was also evidence that GCBM training produced more positive changes in immediate mood compared with the CBM control condition (B=-3.64, P=.003) and compared with the CBM training condition (B=1.69, P=.048). Conclusions: GCBM demonstrated promising results in changing participants' emotion recognition bias to ambiguous facial expressions and enhance the immediate mood compared with both CBM and control conditions. These results suggest that GCBM holds promise to be a better alternative to CBM for addressing mood-related cognitive biases. Further exploration of GCBM's long-term effects on mood and its clinical application is needed.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».