Progressive white matter impairment as a predictor of outcome in a cohort of opioid‐dependent patient's post‐detoxification
Notice bibliographique
Résumé
White matter impairment is associated with opioid dependence. However, the specific neuropathology related to opioid dependence is still not fully understood. The main aims of this study were to: (1) assess the association between white matter impairment and duration of dependence; (2) examine whether this impairment correlates with treatment outcome measures in opioid-dependent patients post-detoxification. Fifty-eight opioid-dependent patients participated, 20 females and 38 males, across three groups: less than 10 years use (n = 18), 10-15 years use (n = 26) and 16-25+ years use (n = 14). Diffusion tensor imaging was used to assess white matter impairment; whole brain voxel-wise analysis of fractional anisotropy, mean diffusivity (MD), axial diffusivity (AD) and radial diffusivity (RD) were performed by Tract-Based-Spatial-Statistics to pinpoint abnormalities in white matter. The longer the subjects were dependent on opioids, the more widespread and severely the white-matter integrity was disrupted. A general linear model was used to examine patients who relapsed compared to those who were abstinent at follow-up. No statistical difference was found between groups (p > 0.05). Partial correlations were performed to investigate the relationship between clinical outcome measures (physical health, psychological well being and quality of life and hope for the future) and white-matter microstructural differences. Significant correlations were found between AD in the posterior corona radiata (L) and MD in the superior longitudinal fasciculus and a clinical measure for HOPE at 9-month follow-up. Nevertheless, it must be noted that the calculation of numerous correlations raises the possibility of a type I error, namely; to incorrectly conclude the occurrence of a significant correlation. The ability to investigate the structure-clinical relationship may improve our understanding of the pathological abnormalities associated with opioid dependence and has promise for use in evaluating future therapeutic outcomes in this population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».