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Enregistrement W2994650123 · doi:10.15761/jsin.1000211

Death by Opioids: Are there non-addictive scientific solutions?

2019· article· en· W2994650123 sur OpenAlexaff
B. William Downs, Kenneth Blum, David Baron, Abdalla Bowirrat, Lisa Lott, Raymond Brewer, David Siwicki, Alphonse Kenison Roy lll, Arwen Podesta, Sampada Badgaiyan, Raju Hajela, Lyle Fried, Rajendra D. Badgaiyan

Notice bibliographique

RevueJournal of Systems and Integrative Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésAddictionEndophenotypeDilemmaPsychiatryPsychologyNeuroscienceOpioidModalitiesBrain stimulation rewardOpioid use disorderHarmMedicineCognitionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the face of the current Opioid crisis in America killing close to 800,000 people since 2004, we are proposing a novel approach to assist in at least attenuating these unwanted premature deaths. While we applaud the wonderful efforts of our governmental institutes and professional societies (NIDA, NIAAA, ASAM, ABAM ) in their extraordinary efforts in combating this continued dilemma, the current approach is failing, and other alternative approaches should at least be tested. These truths present a serious ethical dilemma to scientists, clinicians and counselors in the Reward Deficiency Syndrome (RDS) treatment community. It is important to realize that the current DSM-5 does not actually accurately display the natural brain reward process. The human brain has not been designed to carve out specific drugs like opioids, alcohol, nicotine, cocaine, benzodiazepines or cannabis and process addictions such as gambling as distinct endophenotypes. This is true in spite of natural ligands for cannabinoids, endorphins, or even benzodiazepines. The most accurate endophenotype is indeed reward dysfunction (e.g hypodopaminergic or hyperdopaminergic). With this mind, we are hereby proposing that the current Medication Assisted Treatment (i.e. 'MAT') expands to needed individuals as an initial "Band-Aid" to reduce harm avoidance, with the long-term goal of prophylaxis. So, to be clear, there may be other promising modalities other than MAT such as repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), exercise and even new medications with positive allosteric modulators of GABA-A receptors, as well as the highly researched Genetic Addiction Risk Score (GARS) coupled with precision KB220Z. This will induce "dopamine homeostasis" to effectively rebalance and restore healthier brain function by promoting the cross talk between various brain regions (e.g. Nucleus accumbens, cingulate gyrus, hippocampus etc.) resulting in dopamine homeostasis. Our laudable goal is to not only save lives, but to redeem joy and improve the quality of life in the recovery community through scientifically sound natural non-addicting alternatives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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