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Enregistrement W4295760771 · doi:10.1002/brb3.2762

Intracortical myelin in individuals with alcohol use disorder: An initial proof‐of‐concept study

2022· article· en· W4295760771 sur OpenAlexafffund
Vanessa Morris, Nicholas A. Bock, Luciano Minuzzi, James MacKillop, Michael Amlung

Notice bibliographique

RevueBrain and Behavior · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalMcMaster UniversityYork UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesPeter Boris Centre for Addictions ResearchNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismMcMaster University
Mots-clésPrecuneusVentromedial prefrontal cortexWhite matterAnterior cingulate cortexPosterior cingulateNeurosciencePsychologyPrefrontal cortexAlcohol use disorderDorsolateral prefrontal cortexMagnetic resonance imagingFunctional magnetic resonance imagingMedicineBiologyCognitionAlcoholRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Disruption of cortical gray matter and white matter tracts are well-established markers of alcohol use disorder (AUD), but less is known about whether similar differences are present in intracortical myelin (ICM, i.e., highly myelinated gray matter in deeper cortical layers). The goal of this study was to provide initial proof-of-concept for using an optimized structural magnetic resonance imaging (MRI) sequence to detect differences in ICM in individuals with AUD compared to control participants reporting drinking within recommended guidelines. METHODS: This study used an optimized 3T MRI sequence for high intracortical contrast to examine ICM-related MRI signal in 30 individuals with AUD and 33 healthy social drinkers. Surface-based analytic techniques were used to quantify ICM-related MRI signal in 20 bilateral a priori regions of interest based on prior cortical thickness studies, and exploratory vertex-wise analyses were examined using Cohen's d effect size. RESULTS: The global distribution of ICM-related signal was largely comparable between groups. Region of interest analysis indicated that AUD group exhibited greater ICM-related MRI signal in precuneus, ventromedial prefrontal cortex, posterior cingulate, middle anterior cingulate, middle/posterior insula, and dorsolateral prefrontal cortex (Cohen's ds = 0.50-0.75). Four regions (right precuneus, ventromedial prefrontal cortex, posterior cingulate and left dorsolateral prefrontal cortex) remained significant (p < .05) after covarying for smoking status. CONCLUSION: These findings provide initial evidence of ICM differences in a moderately sized sample of individuals with AUD compared to controls, although the inflation of type 1 error rate necessitates caution in drawing conclusions. Robustly establishing these differences in larger samples is necessary. The cross-sectional design cannot address whether the observed differences predate AUD or are consequences of heavy alcohol consumption.

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)0,000
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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