Neural correlates of increased alcohol demand following alcohol cue exposure in adult heavy drinkers
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol use disorder is associated with overvaluation of alcohol relative to other rewards, in part due to dynamic increases in value in response to alcohol-related cues. In a neuroeconomic framework, alcohol cues increase behavioral economic demand for alcohol, but the neural correlates these cue effects are unknown. This functional magnetic resonance imaging study combined a neuroeconomic alcohol purchase task with an alcohol cue exposure in 72 heavy drinkers with established sensitivity to alcohol cues (51 % female; mean age=33.74). Participants reported how many drinks they would consume from $0-$80/drink following exposure to neutral and alcohol images in a fixed order. Participants purchased significantly more drinks in the alcohol compared to the neutral condition, which was also evident for demand indices (i.e., intensity, breakpoint, Omax, elasticity; ps<0.001; ds=0.46-0.92). Alcohol purchase decisions were associated with activation in rostral middle and medial frontal gyri, anterior insula, posterior parietal cortex, and dorsal striatum, among other regions. Activation was lower across regions in the alcohol relative to neutral cue condition, potentially due to greater automaticity of choices in the presence of alcohol cues or attenuation of responses due to fixed cue order. These results contribute to growing literature using neuroeconomics to understand alcohol misuse and provide a foundation for future research investigating decision-making effects of environmental alcohol triggers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».