The use of buprenorphine/naloxone to treat borderline personality disorder: a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using traditional pharmacotherapy to treat Borderline Personality Disorder (BPD) such as mood stabilizers and second-generation antipsychotics has a lack of supporting evidence. Buprenorphine/Naloxone (BUP/N), a combination medication consisting of a partial opioid agonist, and a full opioid antagonist, is an effective treatment for opioid use disorder. It has also been found effective for treatment-resistant mood disorders. Previous studies suggest a relationship between BPD and endogenous opioids, therefore our case report investigates the effect of BUP/N on a patient diagnosed with BPD. CASE PRESENTATION: A 26-year-old female diagnosed with BPD, having recurrent visits to the emergency department (ED) for self-harm/suicidality was treated with BUP/N. Usage of crisis services, ED visits, and hospital admissions were tracked from 15 months prior to BUP/N to 15 months after using BUP/N. Since starting BUP/N, the length and frequency of mental health-related hospital admissions decreased drastically, as did the number of times that she reached out to community crisis services. Since the dosing adjustment to 6 mg in Oct 2020, there have been no calls to the community crisis lines. CONCLUSIONS: We suggest pharmacological treatment targeting BPD as a disorder of distress tolerance and self-soothing mediated by the opioid system is an effective individual healing attempt. An important note is that this patient did not use opioids prior to BUP/N and had never been diagnosed with an opioid use disorder. However, she exhausted multiple other pharmacologic therapies and was open to trying whatever was available to improve her quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».