Using neuroimaging to predict relapse to smoking: role of possible moderators and mediators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Preclinical animal studies have established stressors, substance use associated cues, and priming as distinct triggers of relapse in substance dependence. These triggers seem to induce relapse by activating distinct brain pathways. In order to test these findings in humans, it is necessary to establish new human research paradigms. Neuroimaging may help to study brain regions involved in mediating the effects of these distinct triggers of relapse and to further delineate mediators of these pathways. In order to understand individual differences it is crucial to assess the impact of moderators on these pathways to relapse. METHODS: Paradigms to study distinct relapse triggers are currently being set up for tobacco dependence. It is practically impossible to study human relapse and specifically its neurobiological pathways in the natural surrounding. Instead we aim to establish vulnerability patterns in a laboratory environment, applying functional magnetic resonance imaging (fMRI) assessments during trigger exposure. Brain activation determined by fMRI may constitute a sensitive measure to assess responses to cues, stress, and priming. Establishing these paradigms will then allow to further delineate the role of possible mediators (e.g. attention, inhibition) and moderators (e.g. sex, genetic factors) underlying relapse to smoking. RESULTS: Initial results are encouraging, but this approach needs further studies to proof its usefulness. CONCLUSIONS: We outline an approach to study nicotine relapse within a laboratory environment, using fMRI assessments during trigger exposure. The long term goal is rational treatment development. To reach this goal it is crucial to identify, include and investigate critical moderators and mediators of relapse within this approach.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».