Heavy drinking in adolescents is associated with change in brainstem microstructure and reward sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The cortical‐cerebellar circuit is vulnerable to heavy drinking (HD) in adults. We hypothesized early microstructural modifications of the pons/midbrain region, containing core structures of the reward system, in HD adolescents. Thirty‐two otherwise symptom‐free HDs at age 14 (HD14) and 24 abstainers becoming HDs at age 16 (HD16) were identified in the community with the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) and compared with abstainers. The monetary incentive delay (MID) task assessed reward‐sensitive performance. Voxelwise statistics of diffusion tensor imaging (DTI) values in the thalamo‐ponto‐mesencephalic region were obtained using tract‐based spatial statistics. Projections between the ventral tegmental area (VTA) and the nucleus accumbens (NAcc) were identified by probabilistic tractography. Lower fraction of anisotropy and higher radial diffusivity (RD) values were detected in the upper dorsal pons of HD14 adolescents, and a trend for higher RD in HD16, compared with abstainers. When expecting reward, HD14 had higher MID task success scores than abstainers, and success scores were higher with a lower number of tracts in all adolescents. In symptom‐free community adolescents, a region of lower white matter (WM) integrity in the pons at age 14 was associated with current HD and predicted HD at age 16. HD was related to reward sensitivity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».