Alcohol and Brain Development in Adolescents and Young Adults: A Systematic Review of the Literature and Advisory Report of the Health Council of the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
Young people, whose brains are still developing, might entail a greater vulnerability to the effects of alcohol consumption on brain function and development. A committee of experts of the Health Council of the Netherlands evaluated the state of scientific knowledge regarding the question whether alcohol negatively influences brain development in young people. A systematic literature search for prospective studies was performed in PubMed and PsychINFO, for longitudinal studies of adolescents or young adults ranging between 12 and 24 y of age at baseline, investigating the relation between alcohol use and outcome measures of brain structure and activity, cognitive functioning, educational achievement, or alcohol use disorder (AUD), with measures at baseline and follow-up of the outcome of interest. Data were extracted from original articles and study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A total of 77 studies were included, 31 of which were of sufficient quality in relation to the study objectives. There were indications that the gray matter of the brain develops abnormally in young people who drink alcohol. In addition, the more often young people drink or the younger they start, the higher the risk of developing AUD later in life. The evidence on white matter volume or quality, brain activity, cognitive function, and educational achievement is still limited or unclear. The committee found indications that alcohol consumption can have a negative effect on brain development in adolescents and young adults and entails a risk of later AUD. The committee therefore considers it a wise choice for adolescents and young adults not to drink alcohol.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».