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Enregistrement W4387818312 · doi:10.3389/fncir.2023.1218737

GABAergic signaling in alcohol use disorder and withdrawal: pathological involvement and therapeutic potential

2023· review· en· W4387818312 sur OpenAlexaff
Ravinder Naik Dharavath, Celeste Pina‐Leblanc, Victor M. Tang, Matthew E. Sloan, Yuliya S. Nikolova, Peter Pangarov, Anthony C. Ruocco, Kevin D. Shield, Daphne Voineskos, Daniel M. Blumberger, Isabelle Boileau, Nikki Bozinoff, Philip Gerretsen, Érica Leandro Marciano Vieira, Osnat C. Melamed, Etienne Sibille, Lena C. Quilty, Thomas D. Prévot

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neural Circuits · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoThe Scarborough HospitalMental Health Research Canada
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésGABAergicAlcohol use disorderPsychological interventionNeuroscienceMedicineAlcoholPsychiatryAlcohol consumptionPsychologyPharmacologyBiologyInhibitory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol is one of the most widely used substances. Alcohol use accounts for 5.1% of the global disease burden, contributes substantially to societal and economic costs, and leads to approximately 3 million global deaths yearly. Alcohol use disorder (AUD) includes various drinking behavior patterns that lead to short-term or long-lasting effects on health. Ethanol, the main psychoactive molecule acting in alcoholic beverages, directly impacts the GABAergic system, contributing to GABAergic dysregulations that vary depending on the intensity and duration of alcohol consumption. A small number of interventions have been developed that target the GABAergic system, but there are promising future therapeutic avenues to explore. This review provides an overview of the impact of alcohol on the GABAergic system, the current interventions available for AUD that target the GABAergic system, and the novel interventions being explored that in the future could be included among first-line therapies for the treatment of AUD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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