Predicting future drinking among young adults: using ensemble machine-learning to combine MRI with psychometrics and behaviour
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Le résumé fourni par la source
Abstract Background While most research into predictors of problematic alcohol use has focused on adolescence, young adults are also at elevated risk, and differ from adolescents and adults in terms of exposure to alcohol and neurodevelopment. Here we examined predictors of alcohol use among young adults at a 1-year follow-up using a broad predictive modelling approach. Methods Data in four modalities were included from 128 men aged between 18 and 25 years; functional MRI regions-of-interest from 1) a beer-incentive delay task, and 2) a social alcohol cue-exposure task, 3) grey matter data, and 4) non-neuroimaging data (i.e. psychometric and behavioural). These modalities were combined into an ensemble model to predict follow-up Alcohol Use Disorder Identification (AUDIT) scores, and were tested separately for their contribution. To reveal specificity for the prediction of future AUDIT scores, the same analyses were carried out for current AUDIT score. Results The ensemble resulted in a more accurate estimation of follow-up AUDIT score than any single modality. Only removal of the social alcohol cue-exposure task and of the non-neuroimaging data significantly worsened predictions. Reporting to need a drink in the morning to start the day was the strongest unique predictor of future drinking along with anterior cingulate cortex and cerebellar activity. Conclusions Alcohol-related task fMRI activity is a valuable predictor for future drinking among young adults alongside non-neuroimaging variables. Multi-modal prediction models best predict future drinking among young adults and may play an important part in the move towards individualized treatment and prevention efforts.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Predicting future drinking among young adults: using ensemble machine-learning to combine MRI with psychometrics and behaviour
- Date Crossref
- 05/03/2020
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Radboud University Nijmegen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Erasmus University Rotterdam pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Inserm pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Centre Hospitalier Le Vinatier pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Donders Institute for Brain pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Max Planck Institute of Psychiatry Department of Translational research in Psychiatry pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Rdboud University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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CH Le Vinatier pays non établi dans la noticeInstitution
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CH L Vinatir pays non établi dans la noticeInstitution
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CNRS UMR5292 INSERM U1028 pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Radboud University Nijmegen, Erasmus University Rotterdam et Centre National de la Recherche Scientifique, avec 9 autres affiliations.
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