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Enregistrement W2990152778 · doi:10.1111/adb.12830

Subcortical surface morphometry in substance dependence: An ENIGMA addiction working group study

2019· article· en· W2990152778 sur OpenAlexafffund
Yann Chye, Scott Mackey, Boris A. Gutman, Christopher R. K. Ching, Albert Batalla, Sara K. Blaine, Samantha J. Brooks, Elisabeth C. Caparelli, Janna Cousijn, Alain Dagher, John J. Foxe, Anna E. Goudriaan, Robert Hester, Kent E. Hutchison, Neda Jahanshad, Anne Marije Kaag, Ozlem Korucuoglu, Chiang‐Shan R. Li, Edythe D. London, Valentina Lorenzetti, Maartje Luijten, Rocío Martín‐Santos, Shashwath A. Meda, Reza Momenan, Angelica M. Morales, Catherine Orr, Martin P. Paulus, Godfrey D. Pearlson, Liesbeth Reneman, Lianne Schmaal, Rajita Sinha, Nadia Solowij, Dan J. Stein, Elliot A. Stein, Deborah Tang, Anne Uhlmann, Ruth J. van Holst, Dick J. Veltman, Antonio Verdejo‐García, Reínout W. Wiers, Murat Yücel, Paul M. Thompson, Patricia Conrod, Hugh Garavan

Notice bibliographique

RevueAddiction Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilNational Institute on AgingPlan Nacional sobre DrogasNational Institutes of HealthAustralian Research CouncilNational Center for Advancing Translational SciencesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekZonMwMedical Research CouncilFaculty of Medicine, Nursing and Health Sciences, Monash UniversityDeutsches KrebsforschungszentrumMarjorie M. Greene TrustSouth African Medical Research Council
Mots-clésPsychologyAddictionGroup (periodic table)NeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While imaging studies have demonstrated volumetric differences in subcortical structures associated with dependence on various abused substances, findings to date have not been wholly consistent. Moreover, most studies have not compared brain morphology across those dependent on different substances of abuse to identify substance-specific and substance-general dependence effects. By pooling large multinational datasets from 33 imaging sites, this study examined subcortical surface morphology in 1628 nondependent controls and 2277 individuals with dependence on alcohol, nicotine, cocaine, methamphetamine, and/or cannabis. Subcortical structures were defined by FreeSurfer segmentation and converted to a mesh surface to extract two vertex-level metrics-the radial distance (RD) of the structure surface from a medial curve and the log of the Jacobian determinant (JD)-that, respectively, describe local thickness and surface area dilation/contraction. Mega-analyses were performed on measures of RD and JD to test for the main effect of substance dependence, controlling for age, sex, intracranial volume, and imaging site. Widespread differences between dependent users and nondependent controls were found across subcortical structures, driven primarily by users dependent on alcohol. Alcohol dependence was associated with localized lower RD and JD across most structures, with the strongest effects in the hippocampus, thalamus, putamen, and amygdala. Meanwhile, nicotine use was associated with greater RD and JD relative to nonsmokers in multiple regions, with the strongest effects in the bilateral hippocampus and right nucleus accumbens. By demonstrating subcortical morphological differences unique to alcohol and nicotine use, rather than dependence across all substances, results suggest substance-specific relationships with subcortical brain structures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations85
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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