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Enregistrement W4410519007 · doi:10.3389/fpsyt.2025.1455968

Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA): protocol for a neuron-to-neighbourhood collaborative research program

2025· article· en· W4410519007 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, Ingrid M. Hope, Samantha H. Irwin, S Jennings, Bernard Le Foll, Osnat C. Melamed, Josh Orson, Peter Pangarov, Leanne Quigley, Cayley Russell, Kevin D. Shield, Matthew E. Sloan, Ashley Smoke, Victor M. Tang, Diana Valdés Cabrera, Wei Wang, Samantha Wells, Rajith Wickramatunga, Etienne Sibille, Lena C. Quilty

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
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-clésAddictionNeighbourhood (mathematics)CognitionPsychologyMedicineClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substance use disorders (SUDs), including Alcohol Use Disorder, are pressing global public health problems. Executive functions (EFs) are prominently featured in mechanistic models of addiction. However, significant gaps remain in our understanding of EFs in SUDs, including the dimensional relationships of EFs to underlying neural circuits, molecular biomarkers, disorder heterogeneity, and functional ability. Transforming health outcomes for people with SUDs requires an integration of clinical, biomedical, preclinical, and health services research. Through such interdisciplinary research, we can develop policies and interventions that align with biopsychosocial models of addiction, addressing the complex cognitive concerns of people with SUDs in a more holistic and effective way. Here, we introduce the design and procedures underlying Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA), an integrative research program, which aims to fill these knowledge gaps and facilitate research discoveries to enhance treatments for people living with SUDs. The CDiA Program comprises seven interdisciplinary projects that aim to evaluate the central thesis that EF has a crucial role in functional outcomes in SUDs. The projects draw on a diverse sample of adults aged 18-60 (target N=400) seeking treatment for SUD, who are followed over one year to identify specific EF domains most associated with improved functioning. Projects 1-3 investigate SUD symptoms, brain circuits, and blood biomarkers and their associations with key EF domains (inhibition, working memory, and set-shifting) and functional outcomes (disability, quality of life). Projects 4 and 5 evaluate interventions for SUDs 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. Project 7 uses 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. The CDiA Program will bring scientific domains together to uncover novel ways in which EFs are linked to SUD severity and functional recovery, and facilitate future discoveries to improve health outcomes in individuals living with 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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0880,021

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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