Revisiting the ‘self-medication’ hypothesis in light of the new data linking low striatal dopamine to comorbid addictive behavior
Notice bibliographique
Résumé
Persons with schizophrenia are at a high risk, almost 4.6 times more likely, of having drug abuse problems than persons without psychiatric illness. Among the influential proposals to explain such a high comorbidity rate, the 'self-medication hypothesis' proposed that persons with schizophrenia take to drugs in an effort to cope with the illness and medication side effects. In support of the self-medication hypothesis, data from our earlier clinical study confirmed the strong association between neuroleptic dysphoria and negative subjective responses and comorbid drug abuse. Though dopamine has been consistently suspected as one of the major culprits for the development of neuroleptic dysphoria, it is only recently our neuroimaging studies correlated the emergence of neuroleptic dysphoria to the low level of striatal dopamine functioning. Similarly, more evidence has recently emerged linking low striatal dopamine with the development of vulnerability for drug addictive states in schizophrenia. The convergence of evidence from both the dysphoria and comorbidity research, implicating the role of low striatal dopamine in both conditions, has led us to propose that the person with schizophrenia who develops dysphoria and comorbid addictive disorder is likely to be one and the same.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».