Clinical evolution of substance use disorder patients during treatment with quetiapine: a 12-week, open-label, naturalistic trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Substance use disorders (SUDs) are associated with a variety of psychiatric disorders and mood and behavioral instability. Growing evidence suggests that the atypical antipsychotic quetiapine may be useful in the treatment of SUDs. The primary objective of the current open-label trial was to examine the effects of quetiapine on SUD outcomes in patients entering detoxification. METHODS: Thirty-three nonpsychosis SUD patients participated. Patients received quetiapine for a 12-week beginning in detoxification. Craving, quantities used and psychiatric symptoms were evaluated on baseline and at end point. RESULTS: Out of 33 recruited patients, 26 completed > 9 weeks of treatment. Last observation carried forward (LOCF) analyses revealed that craving, SUD severity and quantities used improved during the study. Psychiatric and depressive symptoms also improved. CONCLUSIONS: Our results cannot be attributed per se to the pharmacological effects of quetiapine owing to the open-label design of the study, the small sample size involved and the fact that patients were involved in an intensive therapy program. Nevertheless, our results indicate that quetiapine may be helpful for the treatment of SUD patients entering detoxification. Controlled studies are warranted to determine whether these results are quetiapine-related.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».