Psychosocial and pharmacological interventions for the treatment of cannabis use disorder
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use has been continuously increasing, and cannabis use disorder (CUD) has become a public health issue. Some psychosocial interventions have demonstrated the ability to reduce cannabis use; however, there are no pharmacotherapies approved for the treatment of CUD. Some drugs have shown limited positive effects on use and withdrawal symptoms, but no controlled studies have been able to show strong and persistent effects on clinically meaningful outcomes. The aim of this review is to synthesize the evidence from the available literature regarding the effectiveness of psychosocial and pharmacological treatments for CUD among adults (that is, 18 years old or older). An analysis of the evidence shows that the current best psychosocial intervention to reduce cannabis use is the combination of motivational enhancement therapy and cognitive-behavioral therapy, preferably accompanied by a contingency management approach. In regard to pharmacological interventions, there are mostly unclear findings. Some drugs, such as CB1 agonists, gabapentin, and N-acetylcysteine, have been shown to produce improvements in some symptoms of CUD in single studies, but these have not been replicated. Other classes of medications, including antidepressants and antipsychotics, have been unsuccessful in producing such effects. There is an imminent need for more clinical trials to develop more effective treatments for CUD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».