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High craving is associated with fewer abstinent days and lesser time to relapse during treatment in severe alcohol use disorder

2023· article· en· W4323025086 sur OpenAlexfundno aff
Soundarya Soundararajan, Pratima Murthy

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia UniversityIndian Council of Medical ResearchDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésCravingAlcohol use disorderContext (archaeology)MedicineAddictionPsychiatryRelapse preventionPopulationAlcohol dependenceAbstinenceAlcoholClinical psychologyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background: Craving, an integral aspect of addictive processes, underlies heavy alcohol consumption and alcohol use disorder (AUD). Western studies point out that craving is associated with relapse risks in AUD treatment. The feasibility of assessing and following up with craving dynamicity is not studied in the Indian context. Aim: We aimed to capture craving and explore its association with relapse in an outpatient facility. Methods: Among 264 treatment-seeking male participants (mean [SD] age = 36 [6.7] years) with severe AUD, craving was assessed according to the Penn Alcohol Craving Scale (PACS) at treatment initiation and two follow-up visits (median follow-up: 1, 2 weeks). Days to drink and percentage of days abstinent were acquired during the follow-ups (maximum follow-up days = 355). Those lost to follow-up were censored and considered as having relapsed. Results: High craving was associated with fewer days to drink when considered as a sole predictor ( P = 0.030). With covariates including medication at treatment initiation, high craving was marginally associated with fewer days to drink ( P = 0.057). Baseline craving was negatively associated with proximal percentage of days abstinent ( P = 0.015) and cravings at follow-ups negatively correlated with cross-sectional abstinent days (FU1: P = 0.009, FU2: P = 0.019). Craving reduced significantly over time ( P < 0.001), irrespective of the drinking status in follow-ups. Conclusion: Relapse is a real challenge in AUD. The utility of craving assessment in identifying relapse risk in an outpatient facility helps in identifying an at-risk population for future relapse. Thus better-targeted approaches in treating AUD can be developed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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