Role of ketamine in the treatment of substance use disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Substance Use Disorders (SUDs) involve diminished control, risky use, impaired social interactions, and physical dependence. Despite their global prevalence and burden, treatment options remain limited. Ketamine (KET), an NMDA receptor antagonist, may aid SUD treatment by modulating glutamatergic neurotransmission. This systematic review evaluates KET's role in SUD treatment. METHODS: This review surveyed three databases until June 2024, including 14 studies with 551 participants. RESULTS: Among the 14 studies, 6 focused on alcohol, 3 on cocaine, 4 on opioids, and 1 on cannabis. Seven studies (50 %) combined KET with psychotherapy, while seven (50 %) focused solely on KET's pharmacological effects. KET dose ranges varied from 0.11 mg/kg to 2.0 mg/kg and study primary endpoints ranged from less than a day to two years. The results of the included studies demonstrated KET's efficacy across various SUDs. In Alcohol Use Disorder (AUD), KET reduced withdrawal symptoms and benzodiazepine requirements. In Cocaine Use Disorder (CUD), KET decreased craving and increased abstinence rates. In Opioid Use Disorder (OUD), high-dose KET psychotherapy (KPT) improved abstinence and reduced craving. In Cannabis Use Disorder (CNUD), KET reduced weekly use and increased abstinence confidence. CONCLUSIONS: Conclusion: While preliminary studies suggest that KET may have short-term benefits in treating SUDs, the evidence remains limited by small sample sizes and a lack of randomized trials. Further research with larger, well-controlled studies is needed to determine optimal dosing, clarify mechanisms of action, and assess long-term efficacy and potential risks, including abuse liability, before broader clinical implementation can be recommended.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».