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Enregistrement W4405515272 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.51678

Frontal White Matter Changes and Craving Recovery in Inpatients With Heroin Use Disorder

2024· article· en· W4405515272 sur OpenAlexfundno aff
Pierre‐Olivier Gaudreault, Sarah G. King, Yuefeng Huang, Ahmet O. Ceceli, Greg Kronberg, Nelly Alia‐Klein, Rita Z. Goldstein

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCravingHeroinMedicineOpioid use disorderPsychological interventionPsychiatryMoodPsychologyClinical psychologyInternal medicineOpioidAddictionDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Amidst an unprecedented opioid epidemic, identifying neurobiological correlates of change with medication-assisted treatment of heroin use disorder is imperative. White matter impairments in individuals with heroin use disorder (HUD) have been associated with drug craving, a reliable predictor of treatment outcomes; however, little is known about structural connectivity changes with inpatient treatment and abstinence in individuals with HUD. Objective: To assess white matter microstructure and associations with drug craving changes with inpatient treatment in individuals with HUD (effects of time and rescan compared with controls). Design, Setting, and Participants: This cohort study conducted from December 2020 to September 2022 included individuals recruited from urban inpatient treatment facilities treating HUD and surrounding communities in New York City. Participants with HUD were receiving medication-assisted treatment. Data were analyzed from October 2022 to March 2023. Intervention: Between scans, inpatient individuals with HUD continued treatment and related clinical interventions. Control participants were scanned at similar time intervals. Main Outcomes and Measures: Changes in white matter diffusion metrics (fractional anisotropy and mean, axial, and radial diffusivities) assessed voxelwise with general linear models in addition to baseline and cue-induced drug craving, and other clinical outcome variables (mood, sleep, affect, perceived stress, and therapy attendance). Results: Thirty-four individuals with HUD (mean [SD] age, 40.5 [11.0] years; 9 women [36%]; 3 Black [9%], 17 White [50%], 14 other race or ethnicity [41%]) and 25 control (mean [SD] age, 42.1 [9.0]; 7 women [21%]; 8 Black [32%], 10 White [40%], 7 other race or ethnicity [28%]) were included. Main voxelwise findings showed HUD-specific white matter microstructure changes (1 - P > .949), including increased fractional anisotropy and decreased mean and radial diffusivities, encompassing mostly frontal major callosal, projection, and association tracts. The increased fractional anisotropy (r = -0.72, P < .001, slope SE = 9.0 × 10-4) and decreased mean diffusivity (r = 0.69, P < .001, slope SE = 1.25 × 10-6) and/or radial diffusivity (r = 0.67, P < .001, slope SE = 1.16 × 10-6) in the genu and body of the corpus callosum and left anterior corona radiata in individuals with HUD correlated with a reduction in baseline craving (voxelwise 1 - P > .949). No other white matter correlations with outcome variables reached significance. Conclusions and Relevance: This cohort study of inpatients with HUD on medication-assisted treatment found whole-brain normalization of structural connectivity in frontal white matter pathways implicated in emotional regulation and top-down executive control. Observed associations with decreases in baseline craving further support the possibility of recovery, highlighting the relevance of these white matter markers to a major symptom of addiction, with implications for clinical outcome monitoring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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