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Enregistrement W4385774436 · doi:10.1111/acer.15123

Resting state functional connectivity as a predictor of brief intervention response in adults with alcohol use disorder: A preliminary study

2023· article· en· W4385774436 sur OpenAlexaff
Sabrina K. Syan, Carly McIntyre‐Wood, Emily Vandehei, Mae Linda Vidal, Tegan Hargreaves, Emily E. Levitt, Molly Scarfe, Emma Marsden, Emily MacKillop, Heidi Sarles‐Whittlesey, Michael Amlung, Lawrence H. Sweet, James MacKillop

Notice bibliographique

RevueAlcohol Clinical and Experimental Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésDefault mode networkResting state fMRIFunctional magnetic resonance imagingPsychologySupramarginal gyrusNeuroscienceInferior frontal gyrusVoxelSuperior frontal gyrusMiddle frontal gyrusSupplementary motor areaAudiologyPostcentral gyrusGyrusMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Brief interventions for alcohol use disorder (AUD) are generally efficacious, albeit with variability in response. Resting state functional connectivity (rsFC) may characterize neurobiological indicators that predict the response to brief interventions and is the focus of the current investigation. MATERIALS AND METHODS: Forty-six individuals with AUD (65.2% female) completed a resting state functional magnetic resonance imaging (fMRI) scan immediately followed by a brief intervention aimed at reducing alcohol consumption. Positive clinical response was defined as a reduction in alcohol consumption by at least one World Health Organization (WHO) risk drinking level at 3-month follow-up. rsFC was analyzed using seed-to-voxel analysis with seed regions from four networks: salience network, reward network, frontoparietal network, and default mode network. RESULTS: At baseline, responders had greater rsFC between the following seed regions in relation to voxel-based clusters than non-responders: (i) anterior cingulate cortex (ACC) in relation to left postcentral gyrus and right supramarginal gyrus (salience network); (ii) right posterior parietal cortex in relation to right ventral ACC (salience network); (iii) right interior frontal gyrus (IFG) pars opercularis in relation to right cerebellum and right occipital fusiform gyrus (frontoparietal); and (iv) right primary motor cortex in relation to left thalamus (default mode). Lower rsFC in responders vs. nonresponders was seen between the (i) right rostral prefrontal cortex in relation to left IFG pars triangularis (frontoparietal); (ii) right IFG pars triangularis in relation to right cerebellum (frontoparietal); (iii) right IFG pars triangularis in relation to right frontal eye fields and right angular gyrus (frontoparietal); and (iv) right nucleus accumbens in relation to right orbital frontal cortex and right insula (reward). CONCLUSIONS: Resting state functional connectivity in the frontoparietal, salience, and reward networks predicts the response to a brief intervention in individuals with AUD and could reflect greater receptivity or motivation for behavior change.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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