The Effect of Naltrexone on Alcohol’s Stimulant Properties and Self‐Administration Behavior in Social Drinkers: Influence of Gender and Genotype
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few pharmacological treatments for alcohol dependence are available. Moreover, the best supported treatment, naltrexone hydrochloride, appears to work for only some. METHODS: To investigate potential predictors of these differential responses, 40 social drinkers (20 women) were administered 6 days of treatment with naltrexone vs. placebo in a double-blind, counterbalanced, crossover design. At the end of each treatment period, participants received a single dose of their preferred alcoholic beverage followed by the opportunity to work for additional alcohol units using a progressive ratio (PR) breakpoint paradigm. All subjects but one were genotyped for the A118G polymorphism of the mu opioid receptor gene (OPRM1). RESULTS: Naltrexone decreased the ethanol-induced 'euphoria' to a priming dose of alcohol in two subgroups: (i) in women, and (ii) in subjects with the A118G polymorphism of the mu opioid receptor gene (OPRM1). Naltrexone did not decrease motivation to work for additional alcoholic beverages on the PR task regardless of gender or genotype. CONCLUSIONS: The results add to the evidence that naltrexone decreases positive subjective effects of alcohol, with preferential effects in distinct subgroups. Similar effects in heavier drinkers might decrease alcohol use.
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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 ».