📄 Category

addiction medicine

11 papers

Addictiegeneeskunde richt zich op het begrijpen en behandelen van verslaving, waarbij wetenschappers kijken naar zowel de biologische mechanismen in de hersenen als de sociale factoren die een rol spelen. Het is een dynamisch veld dat voortdurend nieuwe inzichten levert over hoe verslaving ontstaat en welke behandelingen het meest effectief zijn voor verschillende vormen van afhankelijkheid.

Op Gist.Science maken we dit complexe onderzoek toegankelijk voor iedereen. Elke nieuwe preprint die verschijnt op medRxiv binnen deze categorie wordt door ons verwerkt. Wij bieden voor elk artikel een heldere samenvatting in gewone taal, aangevuld met een gedetailleerde technische analyse voor specialisten. Hieronder vindt u de meest recente publicaties uit dit vakgebied.

The emotional impact of gambling-related advertising: an experimental functional Near-Infrared Spectroscopy study protocol

Dit studieprotocol schetst een cross-sectioneel fNIRS-experiment dat is ontworpen om prefrontale corticale responsen op gokreclame te onderzoeken bij personen met uiteenlopende gokervaringen, waarbij inter-subject correlatie en multiband frequentieanalyse worden gebruikt om neurale markers van kwetsbaarheid te identificeren en beleidsmaatregelen voor de volksgezondheid te onderbouwen.

Daniel, L.-I., Ros-Leon, A., Molina-Rodriguez, S., Pellicer-Porcar, O., Cabrera-Perona, V., Ibanez-Ballesteros, J.2026-05-27📄 addiction medicine

High-resolution Orbitofrontal Cortex Morphometry and Cannabis Use Disorder Severity in High-risk Emerging Adults: A Preliminary Study

Deze voorlopige studie onder risicovolle opgroeiende volwassenen toont aan dat een ernstiger cannabisgebruiksstoornis geassocieerd is met een verminderd oppervlak en een toegenomen corticale dikte in specifieke subregio's van de orbitofrontale en mediale prefrontale/anteriore cingulate cortex, die verder correleren met depressie, trauma-symptomen, impulsiviteit en specifieke motieven voor cannabisgebruik.

Hargreaves, T. L., McIntyre-Wood, C., Elsayed, M., Vandehei, E., Belisario, K. L., Lee, L., Blakely, A., Halladay, J. L., Amlung, M., Sweet, L. H., MacKillop, J.2026-05-27📄 addiction medicine

Global Burden Of Problematic Internet Use: An Umbrella Review and Metanalysis

Deze umbrella-review en meta-analyse van 11 systematische reviews die meer dan 3 miljoen personen omvatten, schat de wereldwijde prevalentie van problematisch internetgebruik tussen 6% voor gamen en 32% voor smartphonegebruik, terwijl het aanzienlijke methodologische heterogeniteit benadrukt en een dringende behoefte aan onderzoek van hogere kwaliteit met geografische diversiteit.

Schwarze-Taufiq, T., Weber, S., Larrain, B., Gatica-Bahamonde, G., Corazza, O., Neicun, J., Stein, D. J., Ioannidis, K., Demetrovics, Z., Chamberlain, S. R., Carmi, L., Zohar, J., Rumpf, H.-J., Hall (…)2026-05-25📄 addiction medicine

Adiposity and inflammation mediate altered metabolic profiles in individuals with opioid use disorder

Deze studie toont aan dat bij personen met een stoornis in het gebruik van opioïden (OUD) een verhoogde vetmassa en ontstekingsreacties een sleutelrol spelen in de ontwikkeling van een ongunstig metabool profiel, wat nieuwe richtingen voor behandeling biedt.

Li, X., Manza, P., Wang, G.-J., Giddens, N., Belcher, A., Schwandt, M., Diazgranados, N., Lynch, K. G., Volkow, N. D., Shi, Z., Wiers, C. E.2026-04-18📄 addiction medicine

A Machine Learning Based Causal Interface for Time-Varying Environmental Predictors of Substance Use Initiation in the ABCD Study

Dit onderzoek presenteert een machine learning-gebaseerd causaal raamwerk op basis van de ABCD-studie dat hoge-dimensionale longitudinale data analyseert om zowel gedeelde als specifieke, tijdvariabele risicofactoren voor het begin van middelengebruik bij adolescenten te identificeren, met als doel preventiestrategieën te informeren.

Wei, M., Yadlapati, L., Peng, Q.2026-04-17📄 addiction medicine

Optimising supervised machine learning algorithms predicting cigarette cravings and lapses for a smoking cessation just-in-time adaptive intervention (JITAI)

Deze studie concludeert dat het voorspellen van rookdrang en terugval bij een stoppoging met machine learning en EMA-data slechts bescheiden presteert en dat een combinatie met regelgebaseerde benaderingen waarschijnlijk nodig is voor een effectieve JITAI, aangezien complexere modellen niet consistent beter presteerden dan eenvoudigere.

Leppin, C., Brown, J., Garnett, C., Kale, D., Okpako, T., Simons, D., Perski, O.2026-02-27📄 addiction medicine

Estimating the Smallest Worthwhile Difference (SWD) of Psychotherapy for Alcohol Use Disorder: Protocol for a Cross-Sectional Survey

Dit protocol beschrijft een cross-sectionele enquête om de kleinste waardevolle verbetering (SWD) van psychotherapie voor alcoholgebruiksstoornis te schatten, waarbij wordt onderzocht welke minimale effectgrootte patiënten en professionals als de moeite waard beschouwen in ruil voor de kosten en ongemakken van de behandeling.

Sahker, E., Lu, I., Eddie, D., So, R., Luo, Y., Omae, K., Tajika, A., Angelo, J. P., Crisp, T., Coffin, B., Furukawa, T. A.2026-02-27📄 addiction medicine

Fighting Addictions, improving Lives through COmprehensive drug rehabilitation with music (FALCO): Protocol for an international randomised controlled trial

Het FALCO-project beschrijft een internationaal gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek dat de langetermijneffecten van actieve muziektherapie en muziekluisteren als aanvulling op de standaardbehandeling voor verslavingen onderzoekt om de ziektefarde te verminderen en de kwaliteit van leven te verbeteren.

Geretsegger, M., Meling, H. M. K., Savinova, A., Assmus, J., Dy, C. L., Mydland, T. S., Dybdahl, K., Johansen, B., Koelsch, S., Malerbakken, A., Sommerbakk, M., Tuastad, L., Erga, A. H., Hetland, J. (…)2026-02-23📄 addiction medicine