Reactivity to Smoking Cues in a Social Context: Virtual Reality Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social contextual factors influence the onset and maintenance of substance abuse. Virtual reality (VR) provides a standardized method to present social stimuli and is increasingly used in addiction research. Objective: This study examines the influence of a smoking versus a nonsmoking agent in VR on craving in nicotine-dependent male participants. Our primary hypothesis was that the interaction with a smoking agent is associated with increased craving compared to a nonsmoking agent. We expected higher craving in the presence of an agent regardless of the agent's smoking status. Methods: Using a head-mounted display (Oculus Rift), 50 nicotine-dependent smokers were exposed to four VR conditions on a virtual marketplace: first without an agent, second and third with an agent who either smoked or did not smoke in randomized order, and fourth without an agent as a follow-up condition. Before the follow-up condition, participants smoked a cigarette. Craving was assessed with the Questionnaire of Smoking Urges and a visual analog scale within VR and after each session. We also examined anxiety and agitation (visual analog scale), immersion and presence with the igroup Presence Questionnaire, and salivary cortisol levels. Results: Results showed no significant difference in the participants' craving, anxiety, or agitation between the smoking and nonsmoking agent conditions. However, craving, anxiety, and agitation increased from the marketplace without an interacting agent to the conditions with an interacting agent, and decreased after smoking a cigarette. Immersion was low in all conditions and decreased over time. Salivary cortisol levels were highest at baseline and decreased over the course of the experiment. Conclusions: These findings suggest that the presence of an agent (as a contextual factor) may override the specific influence of proximal stimuli (burning cigarette). The low immersion highlights the challenges in developing effective VR environments for cue exposure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».