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Enregistrement W4402677182 · doi:10.1007/s11469-024-01379-w

Management of Amphetamine and Methamphetamine Use Disorders: A Systematic Review and Network Meta-analysis of Randomized Trials

2024· review· en· W4402677182 sur OpenAlexafffund
Malahat Khalili, Behnam Sadeghirad, Paxton Bach, Alexis Crabtree, Sara Javadi, Erfan Sadeghi, Sara Moradi, Fatemeh Mirzayeh Fashami, Mehran Nakhaeizadeh, Sahar Salehi, Ahmad Sofi‐Mahmudi, Naser Nasiri, Soheil Mehmandoost, Soroush Moallef, Shahryar Moradi Falah Langeroodi, Jessica Moe, Mark Lysyshyn, Dan Werb, Jane A. Buxton, Mohammad Karamouzian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health and Addiction · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoVancouver Coastal HealthPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlBritish Columbia Centre on Substance UseMcMaster University
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital FoundationSt. Paul's Foundation
Mots-clésAmphetamineRandomized controlled trialMeta-analysisMethamphetamineHealth psychologyMedicinePsychiatrySystematic reviewPublic healthPsychologyMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current evidence regarding effective management of methamphetamine and amphetamine (MA/A) use disorders is inconclusive. Therefore, we assessed the comparative benefits and tolerability of pharmacological, psychosocial, and harm reduction interventions for management of MA/A use disorders. We searched six electronic databases for randomized controlled trials of any pharmacological, psychosocial, or harm reduction interventions in adults with MA/A use disorders. We performed a random-effects frequentist network meta-analysis and used the GRADE approach to assess the certainty of evidence. We included 72 randomized trials (6836 participants). Low certainty evidence suggests quetiapine may extend abstinence compared to placebo [risk ratio (RR) 3.17 (95% confidence intervals (CI), 1.24 to 8.07)] and weekly average proportion of patients with negative urine samples [mean difference (MD) 32.17 (95% CI, 14.08 to 50.26)]. Low certainty evidence also suggested that riluzole may be associated with a higher weekly average proportion of patients with negative urine samples [MD 24.10 (95% CI, 5.54 to 42.66)]. Very low certainty evidence suggests methylphenidate alone [compared to placebo MD 10.24 (95% CI, 3.49 to 16.99)] or in combination with matrix model [MD 23.55 (95% CI, 7.64 to 39.46)] may be associated with an increased weekly average proportion of patients with negative urine samples. Compared to placebo, contingency management alone [MD 21.20 (95% CI, 11.39 to 31.00), very low certainty] or in combination with cognitive behavioural therapy [MD 34.85 (95% CI, 19.63 to 50.08), very low certainty] may be associated with longer duration of abstinence. Compared to placebo, venlafaxine [RR 0.27 (95% CI 0.08 to 0.90), low certainty] and citicoline [RR 0.69 (95% CI 0.49 to 0.99), lowcertainty] may be among the most tolerable interventions. Very few interventions may be associated with slight improvement in certain outcomes, but no intervention showed moderate- to high-certainty evidence for important changes across any patient-important outcomes. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11469-024-01379-w.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,034
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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