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Enregistrement W3025205194 · doi:10.1038/s41386-020-0708-x

mGlu5 receptor availability in youth at risk for addictions: effects of vulnerability traits and cannabis use

2020· article· en· W3025205194 sur OpenAlexafffund
Sylvia M. L. Cox, Maria Tippler, Natalia Jaworska, Kelly Smart, Natalie Castellanos‐Ryan, France Durand, Dominique Allard, Chawki Benkelfat, Sophie Parent, Alain Dagher, Frank Vitaro, Michel Boivin, Robert O. Pihl, Sylvana M. Côté, Richard E. Tremblay, Jean R. Séguin, Marco Leyton

Notice bibliographique

RevueNeuropsychopharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of OttawaMontreal Neurological Institute and HospitalRoyal Ottawa Mental Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCIHR Skin Research Training CentreFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureGovernment of CanadaMcGill University
Mots-clésCannabisPsychologyInsulaAddictionMetabotropic receptorGlutamate receptorStriatumPsychiatryInternal medicineMedicineNeuroscienceReceptorDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The excitatory neurotransmitter glutamate has been implicated in experience-dependent neuroplasticity and drug-seeking behaviors. Type 5 metabotropic glutamate (mGlu5) receptors might be particularly important. They are critically involved in synaptic plasticity and their availability has been reported to be lower in people with alcohol, tobacco, and cocaine use disorders. Since these reductions could reflect effects of drug use or pre-existing traits, we used positron emission tomography to measure mGlu5 receptor availability in young adults at elevated risk for addictions. Fifty-nine participants (age 18.5 ± 0.6) were recruited from a longitudinal study that has followed them since birth. Based on externalizing traits that predict future substance use problems, half were at low risk, half were at high risk. Cannabis use histories varied markedly and participants were divided into three subgroups: zero, low, and high use. Compared to low risk volunteers, those at elevated risk had lower [11C]ABP688 binding potential (BPND) values in the striatum, amygdala, insula, and orbitofrontal cortex (OFC). Cannabis use by risk group interactions were observed in the striatum and OFC. In these regions, low [11C]ABP688 BPND values were only seen in the high risk group that used high quantities of cannabis. When these high risk, high cannabis use individuals were compared to all other participants, [11C]ABP688 BPND values were lower in the striatum, OFC, and insula. Together, these results provide evidence that mGlu5 receptor availability is low in youth at elevated risk for addictions, particularly those who frequently use cannabis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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