The Role of Gamma Oscillations in the Pathophysiology of Substance Use Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Substance use disorders (SUDs) are a major public health problem-with over 200 million people reporting drug use in 2016. Electroencephalography (EEG) is a powerful tool that can provide insights into the impact of SUDs on cognition. Specifically, modulated gamma activity may provide an index of the pathophysiology of SUDs. Thus, the purpose of this review was to investigate the impact of alcohol, tobacco, cannabis, cocaine, and amphetamine on gamma activity, among pre-clinical and clinical populations during acute and chronic exposure and withdrawal states. We searched multiple databases for key terms related to SUDs, EEG, and gamma and ensured rigorous methods by using a standardized review reporting tool. We included 30 studies in this review and found that all substances were associated with modulation of gamma activity, across states and in both preclinical and clinical populations. Gamma oscillations appeared to be differentially modulated in clinical versus preclinical populations and had the most complex relationship with alcohol, indicating that it may act differently than other substances. The findings of this review offer insights into the pathophysiology of SUDs, providing a potential window into novel treatments for SUDs via modulation of gamma activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».