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Enregistrement W3093533526 · doi:10.1186/s13643-020-01499-z

Psychosocial and pharmacologic interventions for methamphetamine addiction: protocol for a scoping review of the literature

2020· review· en· W3093533526 sur OpenAlexafffund
Candyce Hamel, Kimberly Corace, Mona Hersi, Danielle B. Rice, Melanie Willows, Paul MacPherson, Beth Sproule, Jorge Flores-Aranda, Gary Garber, Leila Esmaeilisaraji, Becky Skidmore, Amy Porath, Roberto Nuñez, Brian Hutton

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and AddictionPublic Health OntarioUniversité du Québec à MontréalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of OttawaMental Health Research CanadaMcGill UniversityRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychosocialMethamphetamineAddictionProtocol (science)Psychological interventionPsychiatryAlternative medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Methamphetamine use and harms are rising rapidly. Management of patients with methamphetamine use disorder (MUD) and problematic methamphetamine use (PMU) is challenging, with no clearly established best approach; both psychosocial and pharmacologic interventions have been described. Furthermore, given the diversity of individuals that use methamphetamines, there is a need to assess evidence for treatments for subgroups including youths; gay, bisexual, and other men who have sex with men; individuals with mental health comorbidities; and individuals in correction services. Establishing awareness of the messages regarding treatment from recent clinical practice guidelines (CPG) in the field is also of value. The first study objective will be to establish a greater understanding of the methods, populations, and findings of controlled studies for psychosocial and pharmacologic treatments for MUD and PMU. Investigation of this information can help establish the potential for advanced syntheses of the evidence (such as network meta-analysis) to compare therapies for this condition and to identify gaps related to key populations where more primary research is needed. Summarizing the recommendations regarding treatment of MUD/PMU from recent CPGs and systematic reviews will be an important secondary objective. METHODS: A scoping review will be performed. Using the OVID platform, MEDLINE, Embase, PsycINFO, and relevant Cochrane databases from EBM Reviews will be searched (from databases' inception onwards). Eligibility criteria will include individuals described as having MUD or PMU, with designs of interest including randomized trials, non-randomized trials, and controlled cohort studies with three or more months of follow-up; systematic reviews and CPGs will also be sought. Two reviewers (with support from automation tools) will independently screen all citations, full-text articles, and chart data. Different approaches to handling and summarizing the data will be implemented for each type of study design. Tables and graphics will be used to map evidence sources and identify evidence gaps. DISCUSSION: This research will enhance awareness of evidence addressing the effects of psychosocial and pharmacologic interventions for MUD/PMU overall and in sub-populations, both in terms of recent CPGs/reviews and primary studies; inspection of the latter will also help establish the feasibility of future syntheses to compare treatments, such as network meta-analysis. SYSTEMATIC REVIEW PROTOCOL REGISTRATION: Open Science Framework ( https://osf.io/9wy8p ).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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