Quality of life and its associated factors among patients with substance use disorders: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background This study aimed to describe the quality of life (QoL) in patients with substance use disorder (SUD) and investigate factors associated with general QoL among patients with SUD.Methods Studies in English published before December 1st, 2021, were searched for on PubMed, Scopus, Cochrane, and Web of Science to identify primary studies on the factors associated with general QoL in patients with SUD. After reviewing for study duplicates, the full-texts of selected papers were assessed for eligibility using PECO criteria.Results After a detailed assessment of over 10,230 papers, a total of 20 studies met the eligibility criteria. The current research analyzed various relationships between sociodemographic features, clinical, the type of used drug, service use utilizations, and general QoL in patients with SUD. The odds of having a good general QoL were reduced among patients with common and severe mental disorders, alcohol use disorders (AUD), and receiving inpatient care; however, a better general QoL was observed among those receiving methadone maintenance treatment (MMT).Conclusions Healthcare staff are recommended to pay high attention to the general QoL of patients with SUD seeking interventions. In addition, it is suggested that policymakers address substance use disorders when designing national guidelines and programs.Abbreviations QoL: Quality of life; SUD: Substance Use Disorder; AUD: Alcohol use disorders; PRISMA: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses; PECO: Participants, Exposures, Comparison, Outcomes; ORs: Odds Ratios; NOS: Newcastle Ottawa scale; CI: Confidence intervals; MMT:Methadone maintenance treatment; DSM-IV: Diagnostic and statistical manual of mental disorders-fourth edition.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».