Catecholamine levels and delay discounting forecast drug use among <scp>A</scp>frican <scp>A</scp>merican youths
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To test hypotheses about the contributions of the catecholamines epinephrine and norepinephrine [which serve as biological markers of life stress through sympathetic nervous system (SNS) activation], delay discounting and their interaction to the prediction of drug use among young African American adults. DESIGN: A 1-year prospective study that involved assessment of SNS activity and collection of self-report data involving delay discounting and drug use. SETTING: Rural communities in the southeastern United States. PARTICIPANTS: A total of 456 African Americans who were 19 years of age at the beginning of the study. MEASUREMENTS: At age 19, participants provided overnight urine voids that were assayed for epinephrine and norepinephrine. Participants were also assessed for hyperbolic temporal discounting functions (k) and drug use. At age 20, the participants again reported their drug use. FINDINGS: Linear regression analyses revealed that (i) catecholamine levels at age 19 forecast increases in drug use [B = 0.087, P < 0.01, 95% confidence interval (CI) = 0.025, 0.148] and (ii) among young men, catecholamine levels interacted positively with delay discounting to forecast increases in drug use (simple slope = 0.113, P < 0.001, 95% CI = 0.074, 0.152). CONCLUSIONS: Higher urinary catecholamine concentrations in their adulthood predict higher levels of drug use a year later among young African American men in the United States who engage in high, but not low, levels of delay discounting.
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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) | 0,001 | 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 ».