The Neuroeconomics of Tobacco Demand: An Initial Investigation of the Neural Correlates of Cigarette Cost-Benefit Decision Making in Male Smokers
Notice bibliographique
Résumé
How the brain processes cigarette cost-benefit decision making remains largely unknown. Using functional magnetic resonance imaging (fMRI), this study investigated the neural correlates of decisions for cigarettes (0-10 cigarettes) at varying levels of price during a Cigarette Purchase Task (CPT) in male regular smokers (N = 35). Differential neural activity was examined between choices classified as inelastic, elastic, and suppressed demand, operationalized as consumption unaffected by cost, partially suppressed by cost, and entirely suppressed by cost, respectively. Decisions reflecting elastic demand, putatively the most effortful decisions, elicited greater activation in regions associated with inhibition and planning (e.g., middle frontal gyrus and inferior frontal gyrus), craving and interoceptive processing (anterior insula), and conflict monitoring (e.g., anterior cingulate cortex). Exploratory examination in a harmonized dataset of both cigarette and alcohol demand (N = 59) suggested common neural activation patterns across commodities, particularly in the anterior insula, caudate, anterior cingulate, medial frontal gyrus, and dorsolateral prefrontal cortex. Collectively, these findings provide initial validation of a CPT fMRI paradigm; reveal the interplay of brain regions associated with executive functioning, incentive salience, and interoceptive processing in cigarette decision making; and add to the literature implicating the insula as a key brain region in addiction.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».