Treatment of stimulant use disorder: A systematic review of reviews
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Stimulant use disorder contributes to a substantial worldwide burden of disease, although evidence-based treatment options are limited. This systematic review of reviews aims to: (i) synthesize the available evidence on both psychosocial and pharmacological interventions for the treatment of stimulant use disorder; (ii) identify the most effective therapies to guide clinical practice, and (iii) highlight gaps for future study. METHODS: A systematic database search was conducted to identify systematic reviews and meta-analyses. Eligible studies were those that followed standard systematic review methodology and assessed randomized controlled trials focused on the efficacy of interventions for stimulant use disorder. Articles were critically appraised using an assessment tool adapted from Palmeteer et al. and categorized for quality as 'core' or 'supplementary' reviews. Evidence from the included reviews were further synthesized according to pharmacological or non-pharmacological management themes. RESULTS: Of 476 identified records, 29 systematic reviews examining eleven intervention modalities were included. The interventions identified include: contingency management, cognitive behavioural therapy, acupuncture, antidepressants, dopamine agonists, antipsychotics, anticonvulsants, disulfiram, opioid agonists, N-Acetylcysteine, and psychostimulants. There was sufficient evidence to support the efficacy of contingency management programs for treatment of stimulant use disorder. Psychostimulants, n-acetylcysteine, opioid agonist therapy, disulfiram and antidepressant pharmacological interventions were found to have insufficient evidence to support or discount their use. Results of this review do not support the use of all other treatment options. CONCLUSIONS: The results of this review supports the use of contingency management interventions for the treatment of stimulant use disorder. Although evidence to date is insufficient to support the clinical use of psychostimulants, our results demonstrate potential for future research in this area. Given the urgent need for effective pharmacological treatments for stimulant use disorder, high-quality primary research focused on the role of psychostimulant medications for the treatment of stimulant use disorder is needed.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».