Neurobiological Correlates and Predictors of Two Distinct Personality Trait Pathways to Escalated Alcohol Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The delineation of the behavioral neurobiological mechanisms underlying the heterogeneous pathways for alcohol use disorders (AUDs) is ostensibly imperative for the development of more cost-effective treatments predicated on better understanding of this complex psychopathology. METHODS: 1) Forty-eight high anxiety sensitive (HAS) and high sensation seeking (HSS) psychopathology-free emerging adults (mean (SD) age: 20.4 (1.9) years) completed a Face Emotion Processing Task and a social stress paradigm (Montreal Imaging Stress Task) during functional magnetic resonance imaging sessions with and without alcohol ingestion (1ml/kg of 95% USP alcohol, p.o.). Drug and alcohol use was reassessed during follow-up interviews 2-3years later. OUTCOMES: The effects of alcohol (versus placebo) ingestion depended upon the task and risk group. In response to negative (versus neutral) faces, alcohol diminished amygdala (AMYG) activations in HAS but not HSS subjects. In response to psychosocial evaluative stress, alcohol enhanced activations of the medial orbitofrontal cortex (mOFC), perigenual anterior cingulate cortex, and nucleus accumbens in HAS male subjects (HASMS), but decreased mOFC activity in HSS male subjects (HSSMS). At follow-up, a greater alcohol versus placebo differential for threat-related AMYG activations predicted escalating drinking and/or illicit drug use among HAS but not HSS participants, whereas a greater differential for mOFC activations during acute social stress predicted escalating substance use among HSS but not HAS participants. INTERPRETATION: This double dissociation provides evidence of distinct neurobiological profiles in a priori identified personality trait-based risk groups for AUDs, and links these signatures to clinically relevant substance use outcomes at follow-up. AUD subtypes might benefit from motivationally and personality-specific ameliorative and preventative interventions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».