Trialing addiction neurocircuitry targets and directionality of brain stimulation effects: A deep TMS/fMRI trial in people with alcohol use disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Excessive alcohol consumption is a global health concern, with an estimated 400 million people living with alcohol use disorder (AUD). Current treatments for AUD have limited efficacy and fail to address its diverse neurobiological underpinnings. There are at least two cortico-striatal circuits relevant to AUD neurobiology: a weakened dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC) pathway, and a heightened ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) pathway. Purpose: This trial aims to examine whether deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) can recalibrate the neurocircuitry disrupted in AUD as a proof-of-concept for its therapeutic potential. We will assess the capacity of two theta-burst stimulation protocols to modify neuroimaging and behavioral indices of AUD-related neurocircuitry alterations. Methods: We will conduct a randomized, single-blind, sham-controlled crossover trial with 30 adults with moderate to severe AUD (aged 18-49). Participants will receive two doses of active or sham dTMS (for 2 sessions; 7 days apart; order counterbalanced) targeting the dlPFC or vmPFC with intermittent or continuous theta-burst stimulation, respectively. Results: Primary, secondary, and exploratory outcomes (i.e., stimulation-induced changes in neural circuit connectivity, executive control/decision-making, and craving-related emotions, respectively) will be collected before and after each dTMS dose. Additional exploratory outcomes (daily craving experiences and weekly alcohol consumption) will be collected across a 90-day period from the first session. Discussion: This trial innovates by utilizing distinct dTMS approaches to specifically target two functionally segregated neurocircuitries disrupted in AUD. Results will inform the development of a larger-scale trial by establishing optimal therapeutic approaches for AUD.
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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 | 0,006 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».