A systematic review of gender-responsive and integrated substance use disorder treatment programs for women with co-occurring disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integrated and gender-responsive interventions, designed to target co-occurring substance use and psychiatric disorders in women, may be effective in addressing gender-specific challenges.Objectives: This systematic review aims to identify integrated gender-responsive substance use disorder treatments for women, summarize evaluations of these treatments, and address gaps in the literature.Methods: We searched PsycINFO, PubMed, and MEDLINE on September 24, 2021, and March 10, 2022. Included articles were randomized-controlled trials, secondary analyses of naturalistic studies, or open-label studies of integrated and gender-responsive treatments from any year that assessed both substance use and mental health/trauma outcomes.Results: We identified N = 24 studies (participants = 3,396; 100% women) examining Seeking Safety, Helping Women Recover and Beyond Trauma, A Woman’s Path to Recovery, Modified Trauma Recovery and Empowerment Model (TREM), Breaking the Cycle, VOICES, Understanding and Overcoming Substance Misuse, Women’s Recovery Group, Female Specific Cognitive Behavioral Therapy, and Moment by Moment in Women’s Recovery. Across treatments there were significant improvements over time; Seeking Safety, Helping Women Recover, and TREM were associated with significantly better substance use and mental health outcomes relative to the comparison groups.Conclusions: Integrated gender-responsive treatments are a promising approach to treating women with co-occurring substance use and mental health concerns, and broad clinical implementation stands to benefit women. However, there remains a lack of studies evaluating substance use treatments in women with severe mental illness (e.g., psychotic-spectrum disorders) who differ in their needs and capacity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».