Neural Correlates of Craving in Methamphetamine Abuse
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Methamphetamine is a powerful psychostimulant that causes significant neurological impairments with long-lasting effects and has provoked serious international concerns about public health. Denial of drug abuse and drug craving are two important factors that make the diagnosis and treatment extremely challenging. Here, we present a novel and rapid noninvasive method with potential application for differentiation and monitoring methamphetamine abuse. METHODS: Visual stimuli comprised a series of images with neutral and methamphetamine-related content. A total of 10 methamphetamine abusers and 10 age-gender matched controls participated in the experiments. Event-related potentials (ERPs) were recorded and compared using a time window analysis method. The ERPs were divided into 19 time windows of 100 ms with 50 ms overlaps. The area of positive sections below each window was calculated to measure the differences between the two groups. RESULTS: Significant differences between two groups were observed from 250 to 500 ms (P300) in response to methamphetamine-related visual stimuli and 600 to 800 ms in response to neutral stimuli. CONCLUSION: This study presented a novel and noninvasive method based on neural correlates to discriminate healthy individuals from methamphetamine drug abusers. This method can be employed in treatment and monitoring of the methamphetamine abuse.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».