The Use of Acceptance and Commitment Therapy in Substance Use Disorders: A Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acceptance and commitment therapy (ACT) is a form of behavioral therapy that teaches people to learn to accept rather than avoid challenging situations in their lives. ACT has shown to be an intervention with great success in the reduction of various mental disorders and substance use disorders (SUDs). The core of ACT when used in SUD treatment is guiding people to accept the urges and symptoms associated with substance misuse (acceptance) and use psychological flexibility and value-based interventions to reduce those urges and the symptoms (commitment). The purpose of this study is to review the existing literature to examine the evidence on the use of ACT in the management of SUD. METHODS: A thorough search of four databases (CINAHL, PubMed.gov, PsycINFO and PsycNET) from 2011 to 2020 was conducted using search terms like ACT, ACT and SUD, ACT, and substance misuse. The articles retrieved were critically appraised using the Critically Appraised Topic (CAT) Checklist. RESULTS: Most of the studies showed that ACT was effective in the management of SUD showing significant evidence of a reduction in substance use or total discontinuation with subsequent abstinence. CONCLUSIONS: The literature review concluded that success has been achieved using ACT either as monotherapy or in combination with other therapy in the treatment of individuals with SUD.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».