Associative processes in addiction relapse models: A review oftheir Pavlovian and instrumental mechanisms, history, andterminology
Notice bibliographique
Résumé
Animal models of relapse to drug-seeking have borrowed heavily from associative learning approaches. In studies of relapse-like behaviour, animals learn to self-administer drugs then receive a period of extinction during which they learn to inhibit the operant response. Several triggers can produce a recovery of responding which form the basis of a variety of models. These include the passage of time (spontaneous recovery), drug availability (rapid reacquisition), extinction of an alternative response (resurgence), context change (renewal), drug priming, stress, and cues (reinstatement). In most cases, the behavioural processes driving extinction and recovery in operant drug self-administration studies are similar to those in the Pavlovian and behavioural literature, such as context effects. However, reinstatement in addiction studies have several differences with Pavlovian reinstatement, which have emerged over several decades, in experimental procedures, associative mechanisms, and terminology. Interestingly, in cue-induced reinstatement, drug-paired cues that are present during acquisition are omitted during lever extinction. The unextinguished drug-paired cue may limit the model's translational relevance to cue exposure therapy and renders its underlying associative mechanisms ambiguous. We review major behavioural theories that explain recovery phenomena, with a particular focus on cue-induced reinstatement because it is a widely used model in addiction. We argue that cue-induced reinstatement may be explained by a combination of behavioural processes, including reacquisition of conditioned reinforcement and Pavlovian to Instrumental Transfer. While there are important differences between addiction studies and the behavioural literature in terminology and procedures, it is clear that understanding associative learning processes is essential for studying relapse.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».