FOC8-2A PROSPECTIVE STUDY OF GENETIC FACTORS, HUMAN LABORATORY PHENOTYPES, AND HEAVY ALCOHOL USE IN LATE ADOLESCENCE
Notice bibliographique
Résumé
Background. Measures of alcohol sensitivity are considered candidate endophenotypes and appear to anticipate future risk for alcohol use disorder (AUD). However, prospective studies have been rare, and past research has focused primarily on subjective alcohol effects in the absence of objective self-administration measures. Aims. This study examined prospective associations of subjective responses with laboratory self-administration and heavy drinking in late adolescence. Additionally, indirect associations of genetic risk factors (family history status and OPRM1 genotype) with prospective heavy drinking via laboratory phenotypes were evaluated. Methods. Participants (N = 61, M = 19.89 years, SD = 0.86) completed experimental sessions involving controlled intravenous alcohol administration (Session 1) and free-access intravenous self-administration (Session 2), followed by prospective assessments. Multi-level modeling evaluated self-administration profiles as a function of genetic factors and Session 1 subjective responses. Mediation models examined indirect associations of genetic factors with follow-up consumption via laboratory phenotypes. Results. Session 1 subjective responses predicted peak breath alcohol concentration (BrAC) in Session 2, which in turn predicted frequency of heavy episodic drinking at 6-month follow-up. Significant indirect effects were observed for both stimulation and sedation. Mediation models further supported significant indirect associations of family history (via Session 1 stimulation and Session 2 self-administration) and OPRM1 (via self-administration) with follow-up heavy drinking.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».