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Enregistrement W3003414336 · doi:10.14740/jocmr4066

The Opioid System and Food Intake: Use of Opiate Antagonists in Treatment of Binge Eating Disorder and Abnormal Eating Behavior

2020· review· en· W3003414336 sur OpenAlexvenueno aff
Leon Valbrun, Valeriy Zvonarev

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNaltrexoneEating disordersBulimia nervosaMedicineBinge eatingAnorexia nervosaBinge-eating disorderPsychiatryBupropionPsycINFOOpioid use disorderClinical psychologyPsychotherapistOpioidPsychologyMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eating disorders (EDs) and substance use disorders (SUDs) commonly co-occur, especially in conjunction with affective syndromes, yet little is known about opiate abuse and ED symptoms in patients on naltrexone-bupropion therapy. Moreover, evidence suggests that the opioid system can also be regarded as one of the major systems regulating the anticipatory processes preceding binge eating episodes. The lack of evidence in the effectiveness of psychotherapy treatment in addition to psychotropic mediations compounds the difficulties in stabilizing individuals with EDs. This article aims to exhaustively review literature relating to the use of opioid antagonists in the management of binge eating disorder (BED) and other abnormal eating habits and how this can be augmented by the use of psychological approaches to come up with the most effective therapy or combination of therapies to manage these conditions. Although this approach is promising, it has not been evaluated. A review of the literature pertaining to the use of naltrexone in patients with EDs was performed through PubMed, PsycINFO and MEDLINE. We selected 63 relevant articles published between 1981 and 2018 and those written in English. Search terms included "Opioid antagonists", "naltrexone", "bupropion" and "Psychotherapy" each combined with "Binge Eating Disorder", "Bulimia Nervosa", "Anorexia Nervosa", "Eating Disorder", "EDNOS" and "Obesity". While working with these articles, we also identified several problems related to use of these methods in real clinical practice. Seventy-seven articles were reviewed, and 63 were selected for inclusion. Data obtained from these sources confirmed that the blockade of opioid receptors diminishes food intake. More recent findings also indicate that the combination of bupropion and naltrexone can induce weight loss. Augmentation of this by introducing psychotherapy may lead to better outcomes. Cognitive behavioral therapy (CBT) was the most frequently recommended psychotherapy intervention, showing efficacy for EDs and chemical addictions as documented by most of the studies, but with uncertain efficacy when utilized as augmentation strategy. There are limited data supporting the use of psychotherapy in augmentation of standard therapy in ED; however, there is evidence to support that psychotherapy is safe in this population and has been effective in cases of patients with opiate addiction with and without psychiatric comorbidities as well as BED. More research is needed to establish treatment guidelines. Combining pharmacotherapeutic and psychotherapeutic interventions leads to the achievement of a better outcome in managing patients with EDs. Involving families or the use of support groups increases chances of adherence to the prescribed interventions resulting in higher rates of remission. However, it is clear that all of these interventions must occur in the context of a comprehensive treatment program. We believe that patient-specific psychotherapy may not only facilitate the treatment process, but also cause significant alterations in eating pattern. This approach for BED may lead to more significant treatment outcomes, but this possibility must be tested in larger samples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,398
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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