DIAZEPAM DOSE-DEPENDENTLY INCREASES OR DECREASES IMPLICIT PRIMING OF ALCOHOL ASSOCIATIONS IN PROBLEM DRINKERS
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Words denoting negative affect (NEG) have been found to prime alcohol-related words (ALC) on semantic priming tasks, and this effect is tied to severity of addiction. Previous research suggested that high doses of benzodiazepines may dampen NEG-ALC priming. The present study tested this possibility and the role of motivation for alcohol in this process. METHODS: A placebo-controlled, double blind, between-within, counterbalanced design was employed. Two groups of male problem drinkers (n = 6/group) received a high (15-mg) or low (5-mg) dose of diazepam versus placebo on two identical test sessions. A lexical decision task assessed priming. RESULTS: Under placebo, significant NEG-->ALC priming emerged in each group. High-dose diazepam selectively reversed this effect, while low-dose selectively enhanced it. Correlations between NEG-->ALC priming and desire for alcohol provided further support that semantic priming of ALC concepts reflects a motivational process. The bi-directional effects found here parallel the effects of high- versus low-dose benzodiazepines on alcohol self-administration in animals. CONCLUSIONS: High-dose diazepam reduces prime-induced activation of ALC concepts in problem drinkers. Low-dose diazepam facilitates this process, and cross-priming of motivation for alcohol appears to explain this effect. Neurochemical modulation of the alcohol memory network may contribute to the motivational effects of benzodiazepines in problem drinkers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».