Alcohol Use Disorder: Neurobiology and Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol use disorder (AUD) encompasses the dysregulation of multiple brain circuits involved in executive function leading to excessive consumption of alcohol, despite negative health and social consequences and feelings of withdrawal when access to alcohol is prevented. Ethanol exerts its toxicity through changes to multiple neurotransmitter systems, including serotonin, dopamine, gamma-aminobutyric acid, glutamate, acetylcholine, and opioid systems. These neurotransmitter imbalances result in dysregulation of brain circuits responsible for reward, motivation, decision making, affect, and the stress response. Despite serious health and psychosocial consequences, this disorder still remains one of the leading causes of death globally. Treatment options include both psychological and pharmacological interventions, which are aimed at reducing alcohol consumption and/or promoting abstinence while also addressing dysfunctional behaviours and impaired functioning. However, stigma and social barriers to accessing care continue to impact many individuals. AUD treatment should focus not only on restoring the physiological and neurological impairment directly caused by alcohol toxicity but also on addressing psychosocial factors associated with AUD that often prevent access to treatment. This review summarizes the impact of alcohol toxicity on brain neurocircuitry in the context of AUD and discusses pharmacological and non-pharmacological therapies currently available to treat this addiction disorder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».