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Enregistrement W4212912123 · doi:10.3389/fpsyt.2022.793938

Neuromodulation to Treat Substance Use Disorders in People With Schizophrenia and Other Psychoses: A Systematic Review

2022· review· en· W4212912123 sur OpenAlexaff
Samantha Johnstone, Maryam Sorkhou, Nada Al-Saghir, Darby J. E. Lowe, Vaughn R. Steele, Godfrey D. Pearlson, David Castle, Tony P. George

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésNeuromodulationSchizophrenia (object-oriented programming)Substance usePsychiatryMedicinePsychologyPsychotherapistClinical psychologyNeuroscienceStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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