Neuromelanin levels in individuals with substance use disorders: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Dopamine's role in addiction has been extensively studied, revealing disruptions in its functioning throughout all addiction stages. Neuromelanin in the substantia nigra (SN) may reflect dopamine auto-oxidation, and can be quantified using neuromelaninsensitive magnetic resonance imaging (neuromelanin-MRI) in a non-invasive manner.In this pre-registered systematic review, we assess the current body of evidence related to neuromelanin levels in substance use disorders, using both post-mortem and MRI examinations. The systematic search identified 10 relevant articles, primarily focusing on the substantia nigra. An early-stage meta-analysis (n = 6) revealed varied observations ranging from standardized mean differences of -3.55 to +0.62, with a pooled estimate of -0.44 (95 % CI = -1.52, 0.65), but there was insufficient power to detect differences in neuromelanin content among individuals with substance use disorders. Our gap analysis highlights the lack of sufficient replication studies, with existing studies lacking the power to detect a true difference, and a complete lack of neuromelanin studies on certain substances of clinical interest. We provide recommendations for future studies of dopaminergic neurobiology in addictions and related psychiatric comorbidities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».