Associations Between Drinking and Cortical Thickness in Younger Adult Drinkers: Findings From the Human Connectome Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous neuroimaging studies examining relations between alcohol misuse and cortical thickness have revealed that increased drinking quantity and alcohol-related problems are associated with thinner cortex. Although conflicting regional effects are often observed, associations are generally localized to frontal regions (e.g., dorsolateral prefrontal cortex [DLPFC], inferior frontal gyrus [IFG], and anterior cingulate cortex). Inconsistent findings may be attributed to methodological differences, modest sample sizes, and limited consideration of sex differences. METHODS: = 28.8; 51% female) using magnetic resonance imaging data from the Human Connectome Project. Exploratory analyses examined neuroanatomical correlates of executive function (flanker task) and working memory (list sorting). RESULTS: Hierarchical linear regression models (controlling for age, sex, education, income, smoking, drug use, twin status, and intracranial volume) revealed significant inverse associations between drinks in past week and frequency of heavy drinking and cortical thickness in a majority of regions examined. The largest effect sizes were found for frontal regions (DLPFC, IFG, and the precentral gyrus). Follow-up regression models revealed that the left DLPFC was uniquely associated with both drinking variables. Sex differences were also observed, with significant effects largely specific to men. CONCLUSIONS: This study adds to the understanding of brain correlates of alcohol use in a large, gender-balanced sample of younger adults. Although the cross-sectional methodology precludes causal inferences, these findings provide a foundation for rigorous hypothesis testing in future longitudinal investigations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».