Heterogeneous neuroimaging findings across substance use disorders localize to a common brain network
Notice bibliographique
Résumé
Substance use disorders are associated with neuroimaging abnormalities, but results are heterogeneous across studies and vary across substances, and the causal interpretation of these abnormalities is unknown. We have used network mapping approaches and a functional connectome from a large cohort of healthy participants (n = 1,000) to test whether neuroimaging abnormalities across substance use disorders map to a common brain network. Starting with coordinates of regional brain atrophy from 45 studies (3,791 participants), we found that 91% of the neuroimaging findings mapped to a common brain network. This network was specific to substance use disorder compared to atrophy associated with normal aging and neurodegenerative disease (PFWE < 0.05). Coordinates of functional MRI abnormalities from 99 studies (5,256 participants) mapped to a similar brain network. We found no differences in networks across different substance use categories. We combined all substance use disorder data (144 studies, 9,047 participants) to generate an overall coordinate-based network for substance use disorder, which included positive connectivity to the anterior cingulate, bilateral insulae, dorsolateral prefrontal cortices and thalamus, and negative connectivity to the medial prefrontal and occipital cortices. Lesions resulting in remission from nicotine use disorder (n = 34) intersected this network significantly more than control lesions (n = 69; P < 0.0084). We conclude that neuroimaging abnormalities across substance use disorders map to a common brain network that is similar across imaging modalities, substances and lesion locations that cause remission from substance use disorders. In this study Stubbs et al. find that neuroimaging neuroimaging abnormalities across substance use disorders map to a common brain network that is similar across imaging modalities and substance use categories.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».