Associations of the P300 Event-Related Potentials and Self-Reported Craving in Substance Use Disorders: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The phenomenon of craving and attention bias towards drug cues is theorized to operate cooperatively, owing to the principles of associative learning. In this context, the conditioned response to drug-related stimuli activates reward mechanisms within the brain, consequently inducing craving and fostering the underlying mechanisms that contribute to relapse in individuals with substance use disorders. Multiple studies have assessed the relationship between attention to substance-related cues and subjective craving through electroencephalography (EEG), but their findings have yet to be synthesized and examined. This review summarizes the association between the amplitude of the P300 event-related potential (ERP) and substance use craving, compares discrepancies in results by type of substance, and discusses gaps in the literature to inform future research. METHODS: A systematic search was conducted on Embase, Web of Science, CINAHL, and PsychINFO databases. Studies were published in English and included peer-reviewed human research investigating the relationship between EEG P300 ERP and self-reported substance use craving. The included study samples comprised of in treatment or non-treatment-seeking participants who use substances. The primary outcomes of interest were those derived from inferential statistics assessing P300 amplitude and substance use craving. RESULTS: Ten studies were included in the final search and were organized by substance type: three alcohol, three cocaine, two tobacco, one heroin, and one cannabis. Results were mixed for alcohol and cocaine. Studies on tobacco, heroin, and cannabis use were congruent for associations between the P300 amplitude and craving. CONCLUSIONS: Overall findings are mixed between studies addressing the association of the EEG P300 amplitude and craving. These results should be considered in the context of the limited sample size, underpowered analyses, and methodological differences that potentially contribute to discrepancies in outcomes. Further research is required to assess the role of craving assessment, EEG methodology, and substance-related factors on the association between P300 amplitude and self-reported craving.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».