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Enregistrement W4220804117 · doi:10.1111/acer.14799

Associations of delay discounting and drinking trajectories from ages 14 to 22

2022· article· en· W4220804117 sur OpenAlexfundno aff
Juliane H. Fröhner, Stephan Ripke, Sarah Jurk, Shu Li, Tobias Banaschewski, Arun L.W. Bokde, Erin Burke Quinlan, Sylvane Desrivières, Herta Flor, Antoine Grigis, Hugh Garavan, Andreas Heinz, Rüdiger Brühl, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Éric Artiges, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Luise Poustka, Sarah Hohmann, Henrik Walter, Robert Whelan, Günter Schumann, Michael N. Smolka

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institute on AgingSixth Framework ProgrammeSeventh Framework ProgrammeHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institute on Drug AbuseMission Interministérielle de Lutte Contre les Drogues et les Conduites AddictivesAssistance publique-Hôpitaux de ParisFédération pour la Recherche sur le CerveauFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungAgence Nationale de la RechercheMedical Research Council CanadaFondation pour la Recherche MédicaleInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institutes of HealthFondation de l'Avenir pour la Recherche Médicale Appliquée
Mots-clésDelay discountingPsychologyBivariate analysisDiscountingAffect (linguistics)Alcohol consumptionDemographyAnalysis of varianceRepeated measures designDevelopmental psychologyAlcoholImpulsivityMedicineStatisticsInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While drinking alcohol, one must choose between the immediate rewarding effects and the delayed reward of a healthier lifestyle. Individuals differ in their devaluation of a delayed reward based on the time required to receive it, i.e., delay discounting (DD). Previous studies have shown that adolescents discount more steeply than adults and that steeper DD is associated with heavier alcohol use in both groups. METHODS: In a large-scale longitudinal study, we investigated whether higher rates of DD are an antecedent or a consequence of alcohol use during adolescent development. As part of the IMAGEN project, 2220 adolescents completed the Monetary Choice Questionnaire as a DD measure, the Alcohol Use Disorders Identification Test, and the Timeline Follow Back interview at ages 14, 16, 18, and 22. Bivariate latent growth curve models were applied to investigate the relationship between DD and drinking. To explore the consequences of drinking, we computed the cumulative alcohol consumption and correlated it with the development of discounting. A subsample of 221 participants completed an intertemporal choice task (iTeCh) during functional magnetic resonance imaging at ages 14, 16, and 18. Repeated-measures ANOVA was used to differentiate between high-risk and low-risk drinkers on the development of neural processing during intertemporal choices. RESULTS: Overall, high rates of DD at age 14 predicted a greater increase in drinking over 8 years. In contrast, on average, moderate alcohol use did not affect DD from ages 14 to 22. Of note, we found indicators for less brain activity in top-down control areas during intertemporal choices in the participants who drank more. CONCLUSIONS: Steep DD was shown to be a predictor rather than a consequence of alcohol use in low-level drinking adolescents. Important considerations for future longitudinal studies are the sampling strategies to be used and the reliability of the assessments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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