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Enregistrement W2895898846 · doi:10.1176/appi.ajp.2018.17040415

Mega-Analysis of Gray Matter Volume in Substance Dependence: General and Substance-Specific Regional Effects

2018· article· en· W2895898846 sur OpenAlexfundno aff
Scott Mackey, Nicholas Allgaier, Bader Chaarani, Philip A. Spechler, Catherine Orr, Janice Y. Bunn, Nicholas B. Allen, Nelly Alia‐Klein, Albert Batalla, Sara K. Blaine, Samantha J. Brooks, Elisabeth C. Caparelli, Yann Chye, Janna Cousijn, Alain Dagher, Sylvane Desrivières, Sarah Feldstein‐Ewing, John J. Foxe, Rita Z. Goldstein, Anna E. Goudriaan, Mary M. Heitzeg, Robert Hester, Kent E. Hutchison, Ozlem Korucuoglu, Chiang‐Shan R. Li, Edythe D. London, Valentina Lorenzetti, Maartje Luijten, Rocío Martín‐Santos, April C. May, Reza Momenan, Angelica M. Morales, Martin P. Paulus, Godfrey D. Pearlson, Marc-Étienne Rousseau, Betty Jo Salmeron, Renée S. Schluter, Lianne Schmaal, Günter Schumann, Zsuzsika Sjoerds, Dan J. Stein, Elliot A. Stein, Rajita Sinha, Nadia Solowij, Susan F. Tapert, Anne Uhlmann, Dick J. Veltman, Ruth J. van Holst, Sarah Whittle, Reínout W. Wiers, Margaret J. Wright, Murat Yücel, Sheng Zhang, Deborah Yurgelun‐Todd, Derrek P. Hibar, Neda Jahanshad, Alan C. Evans, Paul M. Thompson, David C. Glahn, Patricia Conrod, Hugh Garavan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDavid Geffen School of Medicine, University of California, Los AngelesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Center for Research ResourcesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismMelbourne School of Psychological SciencesNational Health and Medical Research CouncilLaureate Institute for Brain Research, University of TulsaIllawarra Health and Medical Research InstituteMax-Planck-Institut für Kognitions- und NeurowissenschaftenUniversity of Cape TownJanssen Research and DevelopmentRadboud Universitair Medisch CentrumRadboud UniversiteitUniversitat de BarcelonaVrije Universiteit AmsterdamNational Institute of Mental HealthUniversity of Colorado BoulderQIMR Berghofer Medical Research InstituteUniversiteit UtrechtZonMwSchool of MedicineUniversity of VermontUniversiteit van AmsterdamMonash UniversityMedical Research CouncilUniversity of WollongongNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversity of Southern CaliforniaAustralian Catholic UniversityUniversiteit LeidenUniversity of OregonUniversity of California, San DiegoYale UniversityKing's College LondonVeterans Affairs San Diego Healthcare SystemMcGill UniversityUniversity of RochesterNational Institutes of HealthSan Diego State University
Mots-clésBrain sizeCannabisSubstance dependenceOrbitofrontal cortexAlcohol dependenceNeuroimagingInsulaCocaine dependenceVoxel-based morphometrySubstance abuseBrain morphometryMedicinePsychologyAddictionMagnetic resonance imagingPsychiatryNeuroscienceAlcoholPrefrontal cortexCognitionWhite matterChemistryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although lower brain volume has been routinely observed in individuals with substance dependence compared with nondependent control subjects, the brain regions exhibiting lower volume have not been consistent across studies. In addition, it is not clear whether a common set of regions are involved in substance dependence regardless of the substance used or whether some brain volume effects are substance specific. Resolution of these issues may contribute to the identification of clinically relevant imaging biomarkers. Using pooled data from 14 countries, the authors sought to identify general and substance-specific associations between dependence and regional brain volumes. METHOD: Brain structure was examined in a mega-analysis of previously published data pooled from 23 laboratories, including 3,240 individuals, 2,140 of whom had substance dependence on one of five substances: alcohol, nicotine, cocaine, methamphetamine, or cannabis. Subcortical volume and cortical thickness in regions defined by FreeSurfer were compared with nondependent control subjects when all sampled substance categories were combined, as well as separately, while controlling for age, sex, imaging site, and total intracranial volume. Because of extensive associations with alcohol dependence, a secondary contrast was also performed for dependence on all substances except alcohol. An optimized split-half strategy was used to assess the reliability of the findings. RESULTS: Lower volume or thickness was observed in many brain regions in individuals with substance dependence. The greatest effects were associated with alcohol use disorder. A set of affected regions related to dependence in general, regardless of the substance, included the insula and the medial orbitofrontal cortex. Furthermore, a support vector machine multivariate classification of regional brain volumes successfully classified individuals with substance dependence on alcohol or nicotine relative to nondependent control subjects. CONCLUSIONS: The results indicate that dependence on a range of different substances shares a common neural substrate and that differential patterns of regional volume could serve as useful biomarkers of dependence on alcohol and nicotine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations272
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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