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Enregistrement W2481599726 · doi:10.12688/f1000research.8369.1

Neurobiology of opioid dependence in creating addiction vulnerability

2016· preprint· en· W2481599726 sur OpenAlexaff
Christopher J. Evans, Catherine M. Cahill

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésEuphoriantAddictionOpioidAllostasisDysphoriaAnxietyCravingPhysical dependenceNeuroscienceMedicineDrugHeroinAnxiogenicPsychologyPsychiatryPharmacologyMorphineAnxiolyticInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid drugs are potent modulators of many physiological and psychological processes. When given acutely, they can elicit the signature responses of euphoria and analgesia that societies have coveted for centuries. Repeated, or chronic, use of opioids induces adaptive or allostatic changes that modify neuronal circuitry and create an altered normality - the "drug-dependent" state. This state, at least that exhibited by those maintained continuously on long-acting opioid drugs such as methadone or buprenorphine, is generally indistinguishable from the drug-naïve state for most overt behaviors. The consequences of the allostatic changes (cellular, circuit, and system adaptations) that accompany the drug-dependent state are revealed during drug withdrawal. Drug cessation triggers a temporally orchestrated allostatic re-establishment of neuronal systems, which is manifested as opposing physiological and psychological effects to those exhibited by acute drug intoxication. Some withdrawal symptoms, such as physical symptoms (sweating, shaking, and diarrhea) resolve within days, whilst others, such as dysphoria, insomnia, and anxiety, can linger for months, and some adaptations, such as learned associations, may be established for life. We will briefly discuss the cellular mechanisms and neural circuitry that contribute to the opioid drug-dependent state, inferring an emerging role for neuroinflammation. We will argue that opioid addictive behaviors result from a learned relationship between opioids and relief from an existing or withdrawal-induced anxiogenic and/or dysphoric state. Furthermore, a future stressful life event can recall the memory that opioid drugs alleviate negative affect (despair, sadness, and anxiety) and thereby precipitate craving, resulting in relapse. A learned association of relief of aversive states would fuel drug craving in vulnerable people living in an increasingly stressful society. We suggest that this route to addiction is contributive to the current opioid epidemic in the USA.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,295 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations147
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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