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Enregistrement W4302773912 · doi:10.1016/j.dadr.2022.100105

Modeling ability to resist alcohol in the human laboratory: A pilot study

2022· article· en· W4302773912 sur OpenAlexaff
Matthew E. Sloan, Joanna R. Sells, Courtney L. Vaughan, James Morris, Nancy E. Ortega, Sachin Sundar, Soundarya Soundararajan, B Stangl, Joshua L. Gowin, Sumedha Chawla, Nancy Diazgranados, Sherry A. McKee, Andrew J. Waters, Vijay A. Ramchandani

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Dependence Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésCravingAlcoholAbstinenceAlcohol use disorderMedicineAlcohol dependencePriming (agriculture)PsychologyPsychiatryClinical psychologyAddiction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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