Parallel Roles for Dopamine in Pathological Gambling and Psychostimulant Addiction
Notice bibliographique
Résumé
A variety of evidence suggests important commonalities in the neurochemical basis of reinforcement in pathological gambling (PG) and psychostimulant addiction. This article focuses on the parallel and specific roles that dopamine (DA) activation plays in these two disorders, beyond its generic role in reinforcement. A psychostimulant-mimetic model for PG is proposed based on evidence from the following domains: Acute subjective-behavioral effects of gambling and psychostimulants; Effects of anticipated rewards and uncertainty of reward delivery (key elements of gambling) on DA release; Relationship between DA release and positive arousal; Cross-priming of motivation for gambling by amphetamine; Effects of DA D2 antagonists on gambling and amphetamine reward; Effects of mixed D1-D2 antagonists on clinical symptoms of PG; Effects of DA D2 agonists on experimental measures of risk-taking, gambling, and induction of PG in patients with Parkinson's disease; Electrophysiological and cognitive disturbances associated with chronic exposure to gambling and psychostimulants, and the possible role of sensitization in these effects. Limitations of the model regarding the exclusive role of DA are discussed with particular reference to genetic risk, co-morbidity, and sub-types of PG. Suggestions for future research include isolating the roles of DA receptor subtypes in PG, and parallel within-subject assessment of DA manipulations on gambling and psychostimulant reinforcement in PG subjects and controls.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».