Integrated treatment for comorbid eating disorders and substance use disorders: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This review will identify and summarize the literature on the integrated treatment of comorbid eating disorders and substance use disorders, focusing on clinical practice guidelines and treatment studies. INTRODUCTION: Eating disorders and substance use disorders are the deadliest psychiatric conditions, frequently co-occur, and are linked to greater symptom severity and poorer treatment outcomes. Despite repeated calls for their integrated treatment, such an approach has rarely been empirically evaluated. To advance the development of integrated treatments for comorbid eating disorders and substance use disorders, a critical first step is to describe existing treatment guidelines and summarize research evidence for this approach. INCLUSION CRITERIA: This review will consider all peer-reviewed and gray literature describing the integrated treatment of comorbid eating disorders and substance use disorders, focusing on i) clinical practice guidelines; and ii) treatment studies. We will not place limitations on populations, types of eating disorders, types of substance use disorders, or other contextual factors. METHODS: Databases to be searched will include MEDLINE (Ovid), Embase, CINAHL (EBSCOhost), PsycINFO (EBSCOhost), Scopus, and clinical practice guidelines databases identified by CADTH Grey Matters. No date or language limits will be applied to the search. At the screening stage, we will only consider literature in English or French. Two independent reviewers will screen studies at the title/abstract and full-text levels, and extract relevant studies. Disagreements will be resolved through discussion. Findings will be presented in tabular format and a narrative summary. REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework https://osf.io/za35j/.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».