The relationship between self-reported substance use and psychiatric symptoms in low-threshold methadone maintenance treatment clients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ongoing psychiatric symptoms and substance use are common difficulties experienced by clients enrolled in methadone maintenance treatment (MMT). However, little research to date has evaluated if specific types of current substance use are related to specific types of current psychiatric symptoms. The present study investigated these relationships with a sample of clients enrolled in a low-threshold MMT program (i.e., clients are not expelled if they continue to use substances). Some clients enrolled in low-threshold programs may never achieve complete abstinence from all substances. Thus, understanding the possibly perpetuating relationships between concurrent substance use and psychiatric symptoms is important. Understanding such relationships may aid in developing possible target areas of treatment to reduce substance use and/or related harms in this population. METHODS: Seventy-seven individuals were interviewed regarding methadone usage and current and past substance use. Current psychiatric symptoms were assessed using a modified version of the Psychiatric Diagnostic Screening Questionnaire (PDSQ). Relationships between types of substances used in the past 30 days and the types and number of psychiatric symptoms experienced in the same timeframe were examined. RESULTS: The majority of participants (87.0%) reported using alcohol, illicit substances, non-prescribed prescription opioids, or non-prescribed benzodiazepines in the past 30 days and 77.9% of participants reported currently experiencing psychiatric symptoms at levels that would likely warrant diagnosis. Current non-prescribed benzodiazepine use was a predictor for increased severity (i.e., symptom count) of almost all anxiety and mood disorders assessed. Conversely, number and presence of generalized anxiety symptoms and presence of social phobia symptoms predicted current non-prescribed benzodiazepine and alcohol use, respectively. CONCLUSIONS: Individuals enrolled in the present low-threshold MMT program experience a wide variety of psychiatric symptoms and continue to use a variety of substances, including opioids. There was a particularly consistent pattern of associations between non-prescribed benzodiazepine use and a variety of psychiatric symptoms (particularly anxiety) suggesting that addressing concurrent illicit benzodiazepine use and anxiety symptoms in MMT clients warrants further clinical attention and research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».