Carbohydrate Craving by Alcohol‐Dependent Men During Sobriety: Relationship to Nutrition and Serotonergic Function
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies report reduced serotonin (5HT) in alcohol-dependent subjects. Furthermore, alcohol increases 5HT in animals. Thus, alcohol dependence may be an attempt to self-medicate reduced 5HT. Relevant to this, reducing 5HT increases carbohydrate intake, and several studies report increased carbohydrate intake in alcohol-dependent subjects. Like alcohol, carbohydrate increases 5HT. We hypothesized that a subgroup of the alcohol-dependent population self-medicates reduced 5HT with alcohol and alternatively with carbohydrate when not drinking. METHODS: Three groups were recruited: a high carbohydrate craving alcohol-dependent group (n = 10), a low carbohydrate craving alcohol-dependent group (n = 11), and a nonaddicted control group (n = 12). All groups were placed on a high-carbohydrate, low-protein diet for 2 days and then a high-protein, low-carbohydrate diet for 2 days. The effects of diet on mood, alcohol craving, stress, and 5HT were measured. RESULTS: Although both alcohol-dependent groups had similar alcohol cravings at baseline, only the carbohydrate-craving alcohol-dependent group craved alcohol significantly more when under the stress of the research protocol. The carbohydrate-craving alcohol-dependent subjects presented with distinct personality disorders and were uniquely sensitive to the adverse effects of carbohydrate on mood. Diet had a unique effect on 5HT in the high carbohydrate craving alcohol-dependent group. The results of platelet 5HT uptake demonstrated that the high-protein, low-carbohydrate diet significantly increased Km values of high carbohydrate craving alcohol-dependent subjects, whereas it reduced the Km values of both non-carbohydrate-craving alcohol-dependent subjects and nonaddicted controls. CONCLUSION: Carbohydrate-craving alcohol-dependent subjects are a distinct subgroup of the alcohol-dependent population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».