Multidimensional components of impulsivity during early adolescence: Relationships with brain networks and future substance-use in the Adolescent Brian and Cognitive Development (ABCD) study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».