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Enregistrement W4402088293 · doi:10.1101/2024.08.30.24312806

Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA): A Neuron to Neighbourhood Collaborative Research Program on Executive Dysfunction and Functional Outcomes in Outpatients Seeking Treatment for Addiction

2024· preprint· en· W4402088293 sur OpenAlexafffund
Yuliya S. Nikolova, Anthony C. Ruocco, Daniel Felsky, Shannon Lange, Thomas D. Prévot, Érica Leandro Marciano Vieira, Daphne Voineskos, Jeffrey D. Wardell, Daniel M. Blumberger, Kevan Clifford, Ravinder Naik Dharavath, Philip Gerretsen, Ahmed N. Hassan, S Jennings, Bernard Le Foll, Osnat C. Melamed, Joshua Orson, Peter Pangarov, Quigley Leanne, Cayley Russell, Kevin D. Shield, Matthew E. Sloan, Ashley Smoke, Victor M. Tang, Diana Valdés Cabrera, Wei Wang, Samantha Wells, Rajith Wickramatunga, Etienne M. Sibille, Lena C. Quilty

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensWestern UniversityOntario Stroke NetworkHospital for Sick ChildrenThe Scarborough HospitalYork UniversityPublic Health OntarioImmunoPrecise (Canada)University of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthKrembil FoundationCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationFondation Brain Canada
Mots-clésAddictionBiopsychosocial modelPsychological interventionCognitionPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Substance use disorders (SUDs) are pressing global public health problems. Executive functions (EFs) are prominently featured in mechanistic models of addiction. However, there remain significant gaps in our understanding of EFs in SUDs, including the dimensional relationships of EFs to underlying neural circuits, molecular biomarkers, disorder heterogeneity, and functional ability. To improve health outcomes for people with SUDs, interdisciplinary clinical, preclinical and health services research is needed to inform policies and interventions aligned with biopsychosocial models of addiction. Here, we introduce Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA), an integrative team-science and translational research program, which aims to fill these knowledge gaps and facilitate research discoveries to enhance treatments for people living with SUDs. Methods: =400) seeking treatment for addiction, who are followed prospectively over one year to identify EF domains crucial to recovery. Projects 1-3 investigate SUD symptoms, brain circuits, and blood biomarkers and their associations with both EF domains (inhibition, working memory, and set-shifting) and functional outcomes (disability, quality of life). Projects 4 and 5 evaluate interventions for addiction and their impacts on EF: a clinical trial of repetitive transcranial magnetic stimulation and a preclinical study of potential new pharmacological treatments in rodents. Project 6 links EF to healthcare utilization and is supplemented with a qualitative investigation of EF-related barriers to treatment engagement for those with substance use concerns. Project 7 uses innovative whole-person modeling to integrate the multi-modal data generated across projects, applying clustering and deep learning methods to identify patient subtypes and drive future cross-disciplinary initiatives. Discussion: The CDiA program has promise to bring scientific domains together to uncover the diverse ways in which EFs are linked to SUD severity and functional recovery. These findings, supported by emerging clinical, preclinical, health service, and whole-person modeling investigations, will facilitate future discoveries about cognitive dysfunction in addiction and could enhance the future clinical care of individuals seeking treatment for SUDs.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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