The Role of<i>CYP2A6</i>in the Emergence of Nicotine Dependence in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of our study were to evaluate whether genetic variation in nicotine metabolic inactivation accounted for the emergence of nicotine dependence from mid- to late adolescence and whether initial smoking experiences mediated this effect. METHODS: Participants were 222 adolescents of European ancestry who participated in a longitudinal cohort study of the biobehavioral determinants of adolescent smoking. Survey data were collected annually from grade 9 to the end of grade 12. Self-report measures included nicotine dependence, smoking, age first smoked, initial smoking experiences, peer and household member smoking, and alcohol and marijuana use. DNA collected via buccal swabs was assessed for CYP2A6 alleles that are common in white people and are demonstrated to decrease enzymatic function (CYP2A6*2, *4, *9, *12). RESULTS: Latent growth-curve modeling indicated that normal metabolizers (individuals with no detected CYP2A6 variants) progressed in nicotine dependence at a faster rate and that these increases in nicotine dependence leveled off more slowly compared with slower metabolizers (individuals with CYP2A6 variants). Initial smoking experiences did not account for how CYP2A6 genetic variation impacts nicotine dependence. CONCLUSIONS: These findings may help to promote a better understanding of the biology of smoking behavior and the emergence of nicotine dependence in adolescents and inform future work aimed at understanding the complex interplay between genetic, social, and psychological factors in adolescent smoking behavior.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».