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Enregistrement W4391219410 · doi:10.4414/sanp.2023.1264583089

Substance Use Disorder and Delusional Symptoms in Patients with Psychosis

2023· article· en· W4391219410 sur OpenAlexaff
Louise Penzenstadler, Anne Chatton, Tania Lecomte, Philippe Huguelet, Laurent Lecardeur, Javier Bartolomei, Perrine Brazo, Elodie Murys, Florent Poupart, Daniele Zullino, Mohamed Saoud

Notice bibliographique

RevueSwiss Archives of Neurology Psychiatry and Psychotherapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisDelusional disorderPsychiatryDelusionPsychologyPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Delusional thinking and low belief flexibility are important treatment targets in patients with psychotic disorders. Game-based interventions may improve hypothetical reasoning. As co-occurring substance use disorders (SUD) and psychotic disorders are common, the current study explores whether SUD may have an impact on the change of delusional beliefs in patients with psychosis. Methods: This study is a secondary analysis of a longitudinal, assessor blinded, randomised controlled trial, in which 172 patients with positive psychosis symptoms were randomised into an intervention targeting belief flexibility. An improvement over time was found in the Peters et al. Delusion Inventory sub-scales and the Brief Psychiatric Rating Scale outcomes in the treatment group. The current study explores whether co-occurring SUD may have an impact on this change. We used a one-way repeated measures analysis of variance (ANOVA) with SUD present (yes vs no) as the between-subject factor and time as the within-subject factor. As 29% of the patients were not investigated for SUD, we also performed a sensitivity analysis in which we examined the undiagnosed participants as a fully-fledged group, allowing the analysis of all 172 participants. Results: There was no significant effect of SUD. However, an overall significant time effect was observed for distress (F = 18.7, p <0.001), conviction (F = 19.8. p <0.001), preoccupation (F = 15.4, p <0.001) and BPRS (F = 6.3, p = 0.002). This means that all patients improved similarly on their reduction of all dimensions regardless of presenting an active SUD or not. The same analysis with a third group labelled “undiagnosed” almost replicated the above results. Conclusions: The presence of concomitant SUD at baseline does not seem to influence treatment outcomes over time concerning delusional beliefs. Therefore, specialised programs for psychotic disorders can be as effective for patients with concurrent SUD as for patients with psychosis only.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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