Evidence of subgroups in smokers as revealed in clinical measures and evaluated by neuroimaging data: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
To date, fractionation of the nicotine addiction phenotype has been limited to that based primarily on characteristics of cigarette use, although it is widely appreciated that a variety of individual factors are associated with tobacco use disorder. Identifying subtypes of tobacco use disorder based on such factors may lead to better understanding of potential treatment targets, individualize treatments and improve outcomes. In this preliminary study, to identify potential subgroups, we applied hierarchical clustering to a broad range of assessments measuring personality, IQ and psychiatric symptoms, as well as various environmental and experiential characteristics from 102 otherwise healthy cigarette smokers. The identified subgroups were further compared on various resting-state fMRI measures from a subset (N = 65) of individuals who also underwent resting-state fMRI scanning. The clustering dendrogram indicated that smokers can be divided into three subgroups. Each subgroup had unique clinical assessment characteristics. The division yielded imaging differences between subgroups in the supplementary motor area/middle cingulate cortex and the cuneus. Regression analyses showed that amplitude of low frequency fluctuations in the supplementary motor area/middle cingulate cortex differed between groups and were negatively correlated with the Toronto Alexithymia Scale subscale Difficulty Describing Feelings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».