A case against purity: prioritizing translational polysubstance use research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Preclinical (nonhuman) research on neurobehavioral underpinnings of addiction often focuses on one addictive drug studied in isolation, however, this does not reflect real-world substance use patterns of polysubstance use (PSU). Here we make a case against purity, incorporating patterns of clinically relevant PSU into preclinical models. We argue that the meaningful inclusion of people with living experience as integral collaborators in translational addiction models is critical to advance the identification of novel efficacious therapeutics to reduce the harms associated with PSU. RECENT FINDINGS: Substance use disorders are complex as clinically defined and diagnosed. Further, PSU is highly prevalent and individuals may use multiple substances within the illicit drug supply which continually evolves and is tracked via surveillance efforts (e.g., the National Drug Early Warning System). Preclinical models often model monosubstance use patterns which do not reflect real world drug use and omits expertise from people who use drugs in driving preclinical addiction science. SUMMARY: Here, we argue a case against purity in the development, design, and implementation of preclinical translational studies of addictive drugs, a need for inclusion of individuals with living experience, and highlight the need for additional research on PSU across the translational spectrum.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».