Cue-induced Brain Activation and Relapse in Cigarette Smokers During Long-Term Smoking Cessation Treatment: A Prospective fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies investigating cue-induced brain activation as markers for cigarette use relapse have yet to be examined for their relevance in long-term cessation treatment. This feasibility functional magnetic resonance imaging (fMRI) investigation compared regions of cigarette cue-induced brain activation between cigarette smokers who relapsed versus those who abstained during a six-month intervention programme. Method: Eighteen adult cigarette smokers (>15x/day cigarette use >2 years) with tobacco use disorder completed a baseline fMRI cue exposure paradigm before undergoing treatment. Whole-brain fMRI contrasts between cue exposure conditions (cigarette, neutral) were assessed in patients who relapsed (≥1x cigarette use) compared to those who abstained during treatment. Subjective craving was assessed after each block. Results: Nine patients relapsed (38.9 ± 6.9 years old; 4F) and nine abstained (40.3 ± 7.4; 6F) from cigarette use. Relative to abstainers, patients who relapsed exhibited greater activation in parietal, fusiform, cingulate, prefrontal, orbitofrontal, and supplementary motor area regions. There were no group differences in craving. Conclusion: Cue-elicited brain activation associated with cigarette use relapse during treatment was observed in areas involved in value-driven attention. Cue-related neural activation in these areas may be potential vulnerability markers for cigarette use relapse during long-term interventions. Given the promising results in this small pilot, further investigations are warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».