Psychological and Pharmacological Interventions to Reduce Alcohol Use Disorder (AUD) in the inpatient units. A General Review.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction According to the World Health Organization, around 2 billion people worldwide are estimated to drink. Alcohol intake results in 25% of the 3.8% of worldwide fatalities and 4.6% of global disability-adjusted life years that may be attributed to alcohol Objectives This review seeks to synthesize data on psychological and pharmacological treatments for Alcohol Use Disorder (AUD) available in the inpatient setting. Methods A comprehensive and narrative review of studies and research on psychological and pharmacological interventions for patients with alcohol use disorders in inpatient treatment units was performed. Data was extracted from electronic bibliographic databases, including Medline, EMBASE, PsycINFO, Global Health, HealthSTAR, and Cumulative Index for Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) via EBSCOhost. This review included both qualitative and quantitative studies Results Overall, after an initial title, abstract screening, and subsequent full-text screening, seven out of 1245 extracted studies met the eligibility criteria and were included in the review. This review suggests that a combination of pharmacological interventions such as naltrexone, nalmefene, acamprosate and brief psychological interventions were effective in treating AUD. Conclusions This review suggests that pharmacological and psychological approaches, when used together, are efficacious in treating AUD. There is a need to adopt both pharmacological and psychological interventions in the treatment of AUD. Disclosure of Interest None Declared
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».