Alcohol consumption in a non-clinical sample: The role of sweet-liking, PROP bitterness and sex
Notice bibliographique
Résumé
Some previous studies have suggested an association between sweet-liking and alcohol use in male alcohol-dependent individuals. However, if sweet-liking is to have value as an indicator of potentially hazardous drinking behaviour, the relationship needs to be established in non-dependent individuals, and determined for women and younger individuals, who may be at increased risk of alcohol use disorders. This study comprised of a non-clinical sample of 223 male and female university students. Responsiveness to 3 sucrose-impregnated taste discs (9 g/l, LSD; 90 g/l, MSD; 900 g/l, HSD) and a 50 mM 6-n-propyl-2-thiouracil (PROP)-impregnated disc were collected and used to classify participants as sweet-likers (HSD/LSD ≥ 1.5), sweet-dislikers (HSD/LSD < 1.5), PROP non-tasters (gLMS intensity score ≤ 12 mm), PROP medium-tasters (13-55 mm), or PROP supertasters (≥ 56 mm). Data on familial history of alcoholism, alcohol intake, and hazardous drinking (Alcohol Use Disorders Identification Test, AUDIT) were also collected. Two-way Analysis of Variance showed a significant main effect for sweet-liking on alcohol consumption in males (F (1)=4.10, p=0.04), with monthly intake (natural log transformed) of sweet-liking males higher than sweet-disliking males. Neither alcohol consumption (t (191)=1.97, p=0.23), sweet-liking (ratio of HSD liking over LSD; t (191)=1.97, p=0.41), or PROP responsiveness (t(191)=1.97, p=0.56) varied with AUDIT classification or family history of alcoholism (p> 0.05). Overall, our results partially support the hypothesis that ethanol and sucrose influence the opioid reward system in the brain in a similar way to reinforce use.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».