Novel approach to data analysis in cocaine-conditioned place preference
Notice bibliographique
Résumé
Only a subgroup of human drug users progress from initial drug taking to drug addiction. The learned associations between the effects of the drug and the environment in which it is experienced is an important aspect of the progression to continued drug taking and drug seeking. These associations can be modeled using the conditioned place preference (CPP) paradigm, although no current method of CPP analysis allows for the identification of within-group variability among subjects. In this study, we adapted a 'criterion' method of analysis to separate 'CPP expressing' from 'non-CPP expressing' rats to study more directly within-group variability in the CPP paradigm. Male Sprague-Dawley rats were conditioned with cocaine (5, 10, 20 mg/kg) or saline in an unbiased three-chamber CPP apparatus in either a single-trial or four-trial CPP procedure. A classification and regression tree analysis of time spent in the cocaine-paired chamber established a time of 324 s spent in the cocaine-paired chamber as the criterion for cocaine CPP expression. This criterion effectively discriminated control from cocaine-conditioned rats and was reliable for rats trained in both single trial and four-trial CPP procedures. The criterion method showed an enhanced ability to detect effective doses of cocaine in the single-trial CPP procedure and a blockade of CPP expression by MK 212 (0.125 mg/kg) treatment in a subgroup of rats. These data support the utility of the criterion analysis as an adjunct to traditional methods that compare group averages in CPP.
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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 | 0,014 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».