Long-Acting Injectable Antipsychotic Treatment in Schizophrenia and Co-occurring Substance Use Disorders: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Co-occurring substance use disorders (SUDs) among individuals with schizophrenia are a prevalent and complex psychiatric comorbidity, which is associated with increased symptom severity, worsened illness trajectory and high rates of treatment non-adherence. Recent evidence suggests that the use of long-acting injectable (LAI) antipsychotics may provide an effective treatment option for individuals with this dual-diagnosis. Methods: A systematic review of the literature was conducted using the databases PubMed, PsychInfo and Google Scholar for English-language studies, investigating the use of LAIs in co-occurring schizophrenia and substance use disorders (SCZ-SUDs). Results: Eight reports [one case study (n = 1), one case series (n = 8), three open-label retrospective studies (n = 75), and three randomized controlled trials (n = 273)] investigated the use of LAI antipsychotics in 357 participants with SCZ-SUDs [alcohol use disorder: 5 studies, n = 282; cocaine use disorder: 5 studies, n = 85; amphetamine use disorder: 1 study, n = 1; cannabis use disorder: 3 studies, n = 160; opioid use disorder: 3 studies, n = 19; methylenedioxymethamphetamine (MDMA) use disorder: 2 studies, n = 9; ketamine use disorder: 1 study, n = 4] and were included in this systematic review. Findings indicate significant improvements in substance use related outcomes across 7 of 8 studies, while in 6 of 8 studies, significant improvements in psychopathology-related outcomes were reported. Conclusions: LAI antipsychotics may be an efficacious intervention option for the treatment of SCZ-SUDs. However, varying methodological rigor, generally small sample sizes and heterogeneity of samples, settings, substances of abuse, tested LAIs and comparators, as well as psychosocial cotreatments and level of reported detail across studies requires that these findings be considered preliminary and interpreted with caution. Further research is required to better understand the effects of LAIs among individuals with SCZ-SUDs.
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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».