MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144724143 · doi:10.1016/s0376-8716(99)00107-6

In search of a new pharmacological treatment for drug and alcohol addiction: N-methyl-d-aspartate (NMDA) antagonists

2000· review· en· W2144724143 sur OpenAlexfundno aff
Adam Bisaga, Piotr Popik

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Dependence · 2000
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésNMDA receptorAddictionGlutamatergicPharmacologyNeurochemicalNicotineMedicineDrugNeuroscienceAcamprosateGlutamate receptorPsychologyOpioidNaltrexoneReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most challenging aspect of treating alcohol and drug addiction is the relapsing course of these disorders. Although substitution therapies for nicotine and opioid dependence have proven to be relatively effective, there is a need for new pharmacotherapies designed to decrease the frequency and severity of relapse. The aim of this paper is to provide an overview of the potential utility of N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor antagonists as treatments for substance abuse as shown in preclinical models and preliminary clinical trials. It is hypothesized that NMDA receptors mediate the common adaptive processes that are involved the development, maintenance, and expression of drug and alcohol addiction. Modulation of glutamatergic neurotransmission with NMDA receptor antagonists offers a novel treatment approach. It is proposed that NMDA antagonists may have multiple functions in treating addictions, including an attenuation of withdrawal effects, normalization of the affective changes following initiation of abstinence which arise from neurochemical changes resulting from chronic addiction, and an attenuation of conditioned responses arising from drug-related stimuli.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueDrug and Alcohol DependenceMême sujetNeurotransmitter Receptor Influence on BehaviorTravaux en français237 207