Addiction as a brain disease revised: why it still matters, and the need for consilience
Notice bibliographique
Résumé
The view that substance addiction is a brain disease, although widely accepted in the neuroscience community, has become subject to acerbic criticism in recent years. These criticisms state that the brain disease view is deterministic, fails to account for heterogeneity in remission and recovery, places too much emphasis on a compulsive dimension of addiction, and that a specific neural signature of addiction has not been identified. We acknowledge that some of these criticisms have merit, but assert that the foundational premise that addiction has a neurobiological basis is fundamentally sound. We also emphasize that denying that addiction is a brain disease is a harmful standpoint since it contributes to reducing access to healthcare and treatment, the consequences of which are catastrophic. Here, we therefore address these criticisms, and in doing so provide a contemporary update of the brain disease view of addiction. We provide arguments to support this view, discuss why apparently spontaneous remission does not negate it, and how seemingly compulsive behaviors can co-exist with the sensitivity to alternative reinforcement in addiction. Most importantly, we argue that the brain is the biological substrate from which both addiction and the capacity for behavior change arise, arguing for an intensified neuroscientific study of recovery. More broadly, we propose that these disagreements reveal the need for multidisciplinary research that integrates neuroscientific, behavioral, clinical, and sociocultural perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».