Could immunotherapy be a hope for addiction treatment?
Notice bibliographique
Résumé
Could immunotherapy be a hope for addiction treatment?Substance use disorder (SUD) or addiction is defined as a chronic illness in which there is physical and psychological dependence on psychoactive substances.It is characterized by compulsive drug-seeking behavior, lack of self-control during use, and negative physiological and psychological changes (e.g., irritability, anxiety, and dysphoria) in the absence of the substance. 1,2ccording to the World Drug Report 2023, it is estimated that 296 million people used psychoactive substances in 2021 and approximately 40 million have developed substance use disorder. 3 Moreover, the number of deaths resulting from psychoactive substance misuse reached around 500.000 in 2019.Finally, even if it does not lead to death, in 2021, the use of drugs generated a "loss of healthy life" of approximately 32 million years. 3 Despite the deleterious effects of drug use being widely known, the prevalence of people who use drugs remains high, which is intrinsically related to the mechanism of action of drugs of abuse.According to DSM-5, psychoactive substances encompass ten distinct classes of drugs: stimulants, caffeine, alcohol, tobacco, marihuana, opioids, anxiolytics, sedatives and hypnotics, inhalants, hallucinogens, and other unknown substances. 1 Despite being divided into different categories and presenting various neuropharmacological properties, the psychoactive substances act directly on the reward system, 4 which is formed mainly by the Ventral Tegmental Area (VTA), the Nucleus Accumbens (NAc) and the Prefrontal Cortex (PFC), 5 promoting an imbalance in the levels of neurotransmitters in the mesocorticolimbic dopaminergic and in the corticolimbic glutamatergic pathways. 2,6,7Consequently, psychoactive substances reorganize and promote plastic changes in these circuits of the Central Nervous System (CNS), "hijacking" neural adaptive motiva-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».