CANNABIS AND TOBACCO CO-USE AND ITS ASSOCIATION WITH STRIATAL BRAIN MORPHOMETRY: LEVERAGING DATA FROM THE ENIGMA ADDICTION WORKING GROUP
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The striatum plays a central role in the pathophysiology of addiction. Studies report that cannabis use is associated with greater striatal gray matter volume (GMV), while tobacco use is associated with both greater and lower striatal GMV. However, their combined effects on striatal GMV remain unclear. METHODS: Using two MRI processing methods, we investigated associations between these substances and striatal GMV. Men and women from eight ENIGMA Addiction sites (N = 302) were parsed into 4 groups; individuals with: co-use (CT, n = 38); cannabis-only use (CO, n = 34); tobacco-only use (TO, n = 61), and controls (CTL, n = 169). Striatal GMV was assessed using (1) Freesurfer-extracted region-specific estimates and (2) voxel-based morphometry using FSL within a striatal mask. Analyses employed 2 × 2 ANCOVAs. RESULTS: With Freesurfer, a main effect of cannabis use (CT and CO) emerged in the right nucleus accumbens, and was replicated using FSL (ps ≤ 0.05). With FSL, main effects of cannabis use were found in the putamen and caudate (ps ≤ 0.01), and were modulated by tobacco use (cannabis-tobacco interaction ps ≤ 0.02). Post-hoc comparisons revealed: CT = CTL > TO in the putamen and caudate (ps ≤ 0.04); and CTL > CO (ps ≤ 0.06) and CT > CO (p = 0.03) in the caudate. CONCLUSIONS: Results demonstrate that in the putamen and caudate, individuals who co-use have greater GMV compared to those who use either substance alone, whereas individuals using either substance alone have lower GMV compared to controls. Future research should replicate our novel findings and investigate the clinical correlates of this unique pattern to clarify the functional significance of these findings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».