Neuromodulation to Treat Substance Use Disorders in People With Schizophrenia and Other Psychoses: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use disorders (SUDs) are a common yet poorly studied comorbidity in individuals with psychotic disorders. The co-occurrence of the two complicates recovery and interferes with pharmacological and behavioral treatment response and adherence. Recently, researchers have been exploring both invasive and non-invasive neuromodulation techniques as potential treatment methods for SUDs. We review the evidence that neuromodulation may reduce substance craving and consumption in individuals with schizophrenia. METHODS: = 1,432). Of these, we identified seven studies examining the effects of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) and two studies using transcranial direct current stimulation (tDCS) on drug consumption and craving in schizophrenia or schizoaffective disorders. RESULTS: Despite the limited number of studies in this area, the evidence suggests that rTMS to the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) may reduce cannabis and tobacco use in patients with schizophrenia and schizoaffective disorder. Findings with tDCS, however, were inconclusive. DISCUSSION: Our systematic review suggests that rTMS applied to DLPFC is a safe and promising therapeutic technique for the management of comorbid schizophrenia and SUDs, with the majority of the evidence in tobacco use disorder. However, there was substantial heterogeneity in study methods, underscoring the need to optimize stimulation parameters (e.g., frequency, duration, and target regions). Larger clinical trials are needed to establish the efficacy of rTMS in reducing drug consumption and craving in psychotic patients, ideally in comparison to existing pharmacological and behavioral interventions.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».