Deep brain stimulation for the treatment of drug addiction
Notice bibliographique
Résumé
Drug addiction represents a significant public health concern that has high rates of relapse despite optimal medical therapy and rehabilitation support. New therapies are needed, and deep brain stimulation (DBS) may be an effective treatment. The past 15 years have seen numerous animal DBS studies for addiction to various drugs of abuse, with most reporting decreases in drug-seeking behavior with stimulation. The most common target for stimulation has been the nucleus accumbens, a key structure in the mesolimbic reward pathway. In addiction, the mesolimbic reward pathway undergoes a series of neuroplastic changes. Chief among them is a relative hypofunctioning of the prefrontal cortex, which is thought to lead to the diminished impulse control that is characteristic of drug addiction. The prefrontal cortex, as well as other targets involved in drug addiction such as the lateral habenula, hypothalamus, insula, and subthalamic nucleus have also been stimulated in animals, with encouraging results. Although animal studies have largely shown promising results, current DBS studies for drug addiction primarily use stimulation during active drug use. More data are needed on the effect of DBS during withdrawal in preventing future relapse. The published human experience for DBS for drug addiction is currently limited to several promising case series or case reports that are not controlled. Further animal and human work is needed to determine what role DBS can play in the treatment of drug 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».