A Targeted Review of the Neurobiology and Genetics of Behavioural Addictions: An Emerging Area of Research
Notice bibliographique
Résumé
This review summarizes neurobiological and genetic findings in behavioural addictions, draws parallels with findings pertaining to substance use disorders, and offers suggestions for future research. Articles concerning brain function, neurotransmitter activity, and family history and (or) genetic findings for behavioural addictions involving gambling, Internet use, video game playing, shopping, kleptomania, and sexual activity were reviewed. Behavioural addictions involve dysfunction in several brain regions, particularly the frontal cortex and striatum. Findings from imaging studies incorporating cognitive tasks have arguably been more consistent than cue-induction studies. Early results suggest white and grey matter differences. Neurochemical findings suggest roles for dopaminergic and serotonergic systems, but results from clinical trials seem more equivocal. While limited, family history and genetic data support heritability for pathological gambling and that people with behavioural addictions are more likely to have a close family member with some form of psychopathology. Parallels exist between neurobiological and genetic and family history findings in substance and nonsubstance addictions, suggesting that compulsive engagement in these behaviours may constitute addictions. To date, findings are limited, particularly for shopping, kleptomania, and sexual behaviour. Genetic understandings are at an early stage. Future research directions are offered.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».