Co-Occurrence of Substance use Disorders with other Psychiatric Disorders: Implications for Treatment Services
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This paper critically evaluates the literature on the co-occurrence of substance-use disorders (SUDs) with other psychiatric conditions. Our review considers the variety of different associations between the two, and suggests the implications of the literature for the design of treatment services that address both types of disorders. Methods: A narrative review of research and theory was conducted, covering epidemiology of co-occurring psychiatric disorders worldwide, mechanisms underlying co-occurrence, and treatment models. Results: Epidemiological research has documented a high prevalence of co-occurring disorders in both clinical samples and the general population, although the literature is based primarily on studies in high-income countries and some of the overlap might be due to the co-occurrence of milder forms of both types of disorders. Consistent with what has been reported in other reviews, we conclude that clients with co-occurring disorders tend to have a more severe course of illness, more severe health and social consequences, more difficulties in treatment, and worse treatment outcomes than clients with a single disorder; we address the implications of these findings for the design of treatment services. Conclusions: Much of the evidence shows that separately, treatments for both SUD and other psychiatric disorders are effective in reducing substance use and in improving behavioral, familial, and psychosocial outcomes. The evidence further suggests that these outcomes might be improved when treatment modalities are offered in combination within an integrated treatment plan that simultaneously addresses substance abuse and psychiatric problems. It is concluded that there is potentially more to be gained from taking a public health perspective and working on efforts to implement existing evidence-based practices at the systems level, than from the current tendency to look for ever more powerful individual-level interventions at the clinical level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».