The Effect of N‐Acetylcysteine ( <scp>NAC</scp> ) on Neurometabolites and Cognitive Function in Adults With Alcohol Use Disorder: A Preliminary Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Aims Preclinical studies have demonstrated that N‐acetylcysteine stabilizes levels of glutamate and glutathione and reduces alcohol‐seeking behaviors, indicating it as a potential pharmacotherapy for the management of alcohol use disorder. In this preliminary study, we examined brain metabolite levels and cognitive functioning in individuals with alcohol use disorder enrolled in a randomized controlled trial of N‐acetylcysteine versus placebo. Methods In this preliminary trial, 23 participants (average age = 49; 70% male) with moderate to severe alcohol use disorder (DSM‐5) were randomized to receive 2400 mg/day of N‐acetylcysteine ( N = 9) or placebo ( N = 14). At baseline and follow‐up ( M = 19 days; SD = 3.73 days post‐baseline), participants underwent proton magnetic resonance spectroscopy ( 1 H‐MRS) to assess levels of glutamate (Glu), glutathione (GSH) and total N‐acetylaspartate (tNAA) in the anterior cingulate cortex (ACC) and completed the Stroop Color and Word Test (SCWT; a measure of distractor interference and cognitive control) and the Trail Making Test (TMT; a measure of set shifting ability). Results There were no significant differences between the N‐acetylcysteine or placebo groups in neurometabolite concentrations (GSH/Cr: p = 0.75, CI; −0.12–0.09, tNAAG/Cr: p = 0.797, CI; −0.10–0.13, Glu/Cr: p = 0.60, CI; −0.19–0.32), or cognitive scores (Stroop: p = 0.57, CI; −306.93–172.78, TMT: p = 0.166, CI; −6.62–36.77). Conclusion These preliminary findings indicate that N‐acetylcysteine may not alter brain neurometabolite levels within the ACC or show improvements in certain domains of cognitive functioning measured by the SCWT and TMT, specifically resistance to distractor interference and set‐shifting ability respectively, in individuals with alcohol use disorder. Trial Registration ClinicalTrials.gov identifier: NCT03879759
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».