MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4411122328 · doi:10.1101/2025.06.06.658318

Multidimensional components of impulsivity during early adolescence: Relationships with brain networks and future substance-use in the Adolescent Brian and Cognitive Development (ABCD) study

2025· preprint· en· W4411122328 sur OpenAlexafffund
Annie Cheng, S. J. Riley, Robert Köhler, Feza Anaise Umutoni, Marc N. Potenza, Sarah Lichenstein, Avram J. Holmes, Danilo Bzdok, Sarah W. Yip

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImpulsivityPsychologyCognitionDevelopmental psychologySubstance useBrain developmentAdolescent developmentCognitive developmentClinical psychologyPsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impulsivity is a multifaceted construct that typically increases during adolescence and is implicated in risk for substance use disorders that develop later in life. Here, we take a multivariate approach to identify latent dimensions of impulsivity, broadly defined, among youth enrolled in the Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) study and explore associations with individual differences in demographics, substance-use initiation and canonical resting state networks (N=11,872, ages ~9-10). Using principal component analysis, we identified eight latent impulsivity dimensions, the top three of which together accounted for the majority of the variance across all impulsivity assessments. The first principal component (PC1) was a general impulsivity factor that mapped onto all impulsivity-related assessments. PC2 mapped onto a 'mixed' impulsivity style related to both poorer, less attentive performance on the SST and decreased delay discounting. PC3 linked externalizing behaviors across multiple measures with indices of delay discounting, making delay discounting the only impulsivity-related assessment to load on all three of the top PCs. Multiple impulsivity PCs were significantly associated with subsequent initiation of alcohol and cannabis use. Finally, we found both cross-sectional and longitudinal associations between the PCs and functional connectivity between and within frontoparietal, cingulo-opercular, and default mode networks. These data provide a critical empirical baseline for how facets of impulsivity covary in early adolescence which may be tracked through future waves of ABCD data, enabling longitudinal elucidation of how dimensions of impulsivity interact with other individual and environmental factors to influence risk for substance use later in life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetMental Health Research Topics→Travaux en français237 207→