Psychose et toxicomanie : le cimetière des évidences
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cet article est d’évaluer la qualité des évidences produites par les 25 méta-analyses publiées dans le domaine de la comorbidité entre la psychose et la toxicomanie. L’évidence suggère que le cannabis serait un facteur de risque dans le développement de la psychose. Cette relation est toutefois faible, et ses implications demeurent équivoques. La prévalence de la consommation de tabac, d’alcool et de cannabis est élevée dans la psychose, mais elle semble surestimée, puisqu’inférée à partir d’études cliniques et non pas populationnelles. La toxicomanie est associée à une exacerbation des symptômes positifs et dépressifs de la schizophrénie, mais cette observation est basée sur des études transversales, et non pas longitudinales. Une forte association existe entre la toxicomanie et la violence dans la psychose, mais celle-ci n’est pas pondérée en fonction de divers facteurs confondants. Les effets de la toxicomanie sur la cognition dans la schizophrénie sont hétérogènes. Le bupropion et la varénicline augmentent les taux de cessation tabagique dans la schizophrénie, mais cette observation est basée sur un petit nombre d’études. Enfin, les traitements intégrés ne semblent pas supérieurs aux traitements habituels offerts à cette population comorbide. Le champ de la comorbidité demeure certainement un immense défi pour la médecine fondée sur les évidences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».