Does familial risk for alcohol use disorder predict alcohol hangover?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Positive family history of alcohol use disorder (FHP), a variable associated with propensity for alcohol use disorder (AUD), has been linked with elevated hangover frequency and severity, after controlling for alcohol use. This implies that hangover experiences may be related to AUD. However, inadequate control of alcohol consumption levels, low alcohol dose and testing for hangover during the intoxication phase detract from these findings. Here, we present further data pertinent to understanding the relationship between family history and alcohol hangover. METHODS: Study 1 compared past year hangover frequency in a survey of 24 FHP and 118 family history negative (FHN) individuals. Study 2 applied a quasi-experimental naturalistic approach assessing concurrent hangover severity in 17 FHP and 32 FHN individuals the morning after drinking alcohol. Both studies applied statistical control for alcohol consumption levels. RESULTS: In Study 1, both FHP status and estimated blood alcohol concentration on the heaviest drinking evening of the past month predicted the frequency of hangover symptoms experienced over the previous 12 months. In Study 2, estimated blood alcohol concentration the previous evening predicted hangover severity but FHP status did not. CONCLUSIONS: FHP, indicating familial risk for AUD, was not associated with concurrent hangover severity but was associated with increased estimates of hangover frequency the previous year.
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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 | 0,001 | 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 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 ».