Systematic review of the pharmacological treatment of alcohol use disorders in individuals infected with hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
Treating alcohol use disorders (AUD) is critical in individuals suffering from hepatitis C infection (HCV). Aside from psychosocial interventions, pharmacological treatment is effective for decreasing alcohol consumption and promoting abstinence. However, unique factors belonging to HCV-infected individuals, such as baseline hepatic vulnerability and possible ongoing hepatitis C treatment, complicate AUD drug therapy. The goal of this review is to systematically identify, summarize, and evaluate the existing evidence on the pharmacological management of AUD in HCV-infected individuals. MEDLINE, Embase, PsycINFO, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched for English- and French-language articles published from 1993 to December 2013. The search criteria focused on clinical trials and observational studies assessing the efficacy and/or safety of pharmacological management of AUD in patients infected with HCV. Of 421 identified studies, three were included for analysis. Two were observational studies assessing the safety of disulfiram. One was a randomized controlled trial assessing the efficacy and safety of baclofen. There is paucity of data regarding the efficacy and safety of pharmacological treatment of AUD in HCV-infected individuals, with studies being small series and showing significant heterogeneity. No strong recommendations can be made based on the current studies as to which pharmacological option should be preferred in this sub-population.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».