Theory and Practice of Treatment of Concurrent Major Depressive and Alcohol Use Disorders: 7 Lessons from Clinical Practice and Research
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives: Both major depression and alcohol use are highly prevalent in the Canadian population. They are the major contributors to disability and decreased quality of life and, as they are often comorbid with each other, the diagnosis and treatment of concurrent depression and alcohol use disorder represent a challenging task with multiple clinical questions requiring evidence-based recommendations. Thus, the goal of this article is to review the optimal strategies to treat concurrent alcohol use and major depressive disorders in the context of current research findings and clinical practice. Methods: Narrative review, knowledge synthesis, and secondary data analysis. Results: Based on the review of the relevant literature and secondary data analyses of our own clinical data, we devised a set of pragmatic clinical recommendations and guidance on differential diagnosis between alcohol-induced mood disorder and independent major depressive disorder concurrent with alcohol use disorder, the choice and timing of pharmacological agents, organization of care, selection of best-evidence psychotherapeutic approaches and their integration into clinical practice, management of patients’ and team expectations in terms of clinical outcomes, as well as the implementation of measurement-based approaches to optimize care delivery and achieve better clinical outcomes. Conclusions: Seven clinically relevant problems were reviewed and the evidence-based ready-to-implement clinical approaches were offered. Objectifs: La dépression majeure et la consommation d’alcool sont très répandues dans la population canadienne. Ils sont les principaux contributeurs à l’invalidité et à la diminution de la qualité de vie et, comme ils sont souvent comorbides les uns avec les autres, le diagnostic et le traitement de la dépression concomitante et des troubles liés à la consommation d’alcool représentent une tâche difficile avec de multiples questions cliniques nécessitant des recommandations fondées sur des preuves. Ainsi, le but de cet article est d’examiner les stratégies optimales pour traiter la consommation concomitante d’alcool et les troubles dépressifs majeurs dans le contexte des résultats de recherche actuels et de la pratique clinique. Méthodes: Revue narrative, synthèse des connaissances, analyse des données secondaires. Résultats: Sur la base de la revue de la littérature pertinente et des analyses de données secondaires de nos propres données cliniques, nous avons conçu un ensemble de recommandations cliniques pragmatiques et de conseils sur le diagnostic différentiel entre les troubles de l’humeur induits par l’alcool et les troubles dépressifs majeurs indépendants concomitants avec les troubles liés à la consommation d’alcool, le choix et le timing des agents pharmacologiques, l’organisation des soins, la sélection des approches psychothérapeutiques les plus probantes et leur intégration dans la pratique clinique, la gestion des attentes des patients et des équipes en terme de résultats cliniques ainsi que la mise en œuvre d’approches basées sur la mesure afin d’optimiser la prestation des soins et obtenir de meilleurs résultats cliniques. Conclusions: Sept problèmes cliniquement pertinents ont été examinés et des approches cliniques fondées sur des preuves prêtes à être mises en œuvre ont été proposées.
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 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 | 0,131 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,034 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».