Psychosocial Interventions for Individuals With Comorbid Psychosis and Substance Use Disorders: Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Substance use is highly prevalent among people with schizophrenia (SCZ) and related disorders, however, there is no broad-spectrum pharmacotherapy that concurrently addresses both addiction and psychotic symptoms. Psychosocial (PS) interventions, which have yielded promising results in treating psychosis and substance dependence separately, demonstrate potential but have not been systematically evaluated when combined. STUDY DESIGN: Systematic review and random-effects meta-analyses of randomized controlled trials (RCTs) investigating PS interventions for individuals with comorbid substance use and psychotic disorders, encompassing SCZ and schizophrenia spectrum disorders (SSD). We included relevant studies published from MEDLINE, PsycINFO, and Google Scholar through May 2023. STUDY RESULTS: We included 35 RCTs (5176 participants total; approximately 2840 with SSD). Intervention durations ranged from 30 min to 3 years. Meta-analysis did not identify a statistically significant pooled PS intervention effect on the main primary outcome, substance use (18 studies; 803 intervention, 733 control participants; standardized mean difference, -0.05 standard deviation [SD]; 95% CI, -0.16, 0.07 SD; I2 = 18%). PS intervention effects on other outcomes were also not statistically significant. Overall GRADE certainty of evidence was low. CONCLUSIONS: At present, the literature lacks sufficient evidence supporting the use of PS interventions as opposed to alternative therapeutic approaches for significantly improving substance use, symptomatology, or functioning in people with SCZ and related disorders. However, firm conclusions were precluded by low certainty of evidence. Further RCTs are needed to determine the efficacy of PS treatments for people with dual-diagnoses (DD), either alone or in combination with pharmacotherapy.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».