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Enregistrement W4280534609 · doi:10.3389/fpsyt.2022.842329

Dropout Rates in Psychosocial Interventions for People With Both Severe Mental Illness and Substance Misuse: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4280534609 sur OpenAlexafffund
Marianne Bouchard, Tania Lecomte, Briana Cloutier, Jessica Herrera-Roberge, Stéphane Potvin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEli Lilly CanadaEli Lilly and Company
Mots-clésPsychosocialDropout (neural networks)Psychological interventionMental illnessSubstance misusePsychiatryPsychologyMental healthMeta-analysisSubstance useClinical psychologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Over the years, many psychosocial interventions for individual having both a psychotic spectrum disorder and a substance use disorder diagnoses have been developed and studied. However, there is a high dropout rate among this clinical population. Objectives: This meta-analysis aims to replicate a previous meta-analysis on the effects of psychosocial treatment for dual disorders, while including and determining the dropout rates in those type of interventions. Method: Based on a Cochrane systematic review conducted in 2019, we conducted a meta-analysis including 40 randomized clinical trials on psychosocial treatment among persons suffering from schizophrenia spectrum disorder and substance use disorder. Results: A dropout rate of 27,2% was obtained. Stimulants use significantly affected dropout rates. Age, gender, diagnosis, alcohol and cannabis abuse, and duration of treatment did not affect dropout rates. Conclusion: The 27,2% rate of dropout from psychosocial treatment highlights the need to engage participants having a dual diagnosis from the start by focusing on therapeutic alliance and motivation for treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations44
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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