Modeling ability to resist alcohol in the human laboratory: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Roughly half of patients with alcohol use disorder prefer non-abstinence based approaches to treatment. However, only individuals who can limit their alcohol use after low-risk consumption are most likely to benefit from these approaches. This pilot study developed a laboratory-based intravenous alcohol self-administration paradigm to determine the characteristics of individuals who could successfully resist consuming alcohol after an initial exposure. Methods: Seventeen non-treatment seeking heavy drinkers completed two versions of an intravenous alcohol self-administration paradigm designed to assess impaired control over alcohol use. In the paradigm, participants received a priming dose of alcohol and then entered a 120-min resist phase, in which they received monetary rewards if they resisted self-administering alcohol. We used Cox proportional hazards regression to determine the impact of craving and Impaired Control Scale scores on rate of lapse. Results: 64.7% of participants across both versions of the paradigm were unable to resist alcohol for the duration of the session. Craving at baseline (HR = 1.07, 95% CI 1.01-1.13, p = 0.02) and following priming (HR = 1.08, 95% CI 1.02-1.15, p = 0.01) were associated with rate of lapse. Individuals who lapsed endorsed greater attempts to control their drinking over the prior six months compared to individuals who resisted. Conclusions: This study provides preliminary evidence that craving may be predictive of risk of lapse in individuals who are trying to limit alcohol intake after consuming a small initial amount of alcohol. Future studies should test this paradigm in a larger and more diverse sample.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».