Caudate nucleus‐dependent navigational strategies are associated with increased use of addictive drugs
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the relationship between navigational strategies and the use of abused substances in a sample of healthy young adults. Navigational strategies were assessed with the 4-on-8 virtual maze (4/8VM), a task previously shown to dissociate between hippocampal-dependent spatial navigational strategies and caudate nucleus-dependent stimulus-response navigational strategies. Spatial strategies involve learning the spatial relationships between the landmarks in an environment, while response learning strategies involve learning a rigid set of stimulus-response type associations, e.g., see the tree, turn left. We have shown that spatial learners have increased gray matter and fMRI activity in the hippocampus compared with response learners, while response learners have increased gray matter and fMRI activity in the caudate nucleus. We were interested in the prevalence of use of substances of abuse in spatial and response learners because of the evidence that people who score high on traits such as novelty seeking, sensation seeking, reward seeking, and impulsivity, are more cue-responsive and more likely to use substances of abuse. Since response learners show increased activity and gray matter in the caudate nucleus of the striatum, which is a brain area involved in addiction, we hypothesized that response learners would have a greater use of abused substances than spatial learners. Fifty-five young adults were tested on the 4/8VM and completed a time-line follow-back assessment of drug and alcohol use. We found that response learners had smoked a significantly greater number of cigarettes in their lifetime than spatial learners, were more likely to have used cannabis, and had double the lifetime alcohol consumption. We discuss the possible relationship between substance abuse and response strategies as well as the implications for the hippocampus, risks of neurological and psychiatric disorders, and healthy cognition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».