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Enregistrement W4413943697 · doi:10.1177/07067437251374564

Integrated Management of Co-Occurring Alcohol Use Disorder and Depression: Clinical Approaches for Concurrent Disorders

2025· article· en· W4413943697 sur OpenAlexaffvenue
Anees Bahji, Victor M. Tang, Marlon Danilewitz

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcohol use disorderMajor depressive disorderAcamprosateNaltrexoneSertralineMotivational interviewingPsychiatryPharmacotherapyMoodAlcohol dependencePsychological interventionDepression (economics)Cognitive behavioral therapyPsychologyMajor depressive episodeRelapse preventionMedicineAntidepressantAlcoholCognitionAnxietyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-occurring alcohol use disorder (AUD) and major depressive disorder (MDD) are common and complex conditions that significantly impact patient outcomes. The bidirectional relationship between alcohol use and depression complicates diagnosis and treatment, as alcohol exacerbates depressive symptoms and vice versa. Integrated treatment addressing both disorders simultaneously has shown better outcomes compared to sequential treatments. This article provides evidence-based clinical guidance for managing patients with co-occurring AUD and MDD, focusing on pharmacotherapy, psychotherapy and integrated care models. Pharmacologically, selective serotonin reuptake inhibitors and tricyclic antidepressants are commonly used to treat depression in individuals with AUD, while naltrexone and acamprosate are first-line medications for AUD. Combining antidepressants with AUD medications improves treatment efficacy. Psychotherapeutic interventions such as Cognitive-Behavioural Therapy (CBT) and Motivational Interviewing are essential components of treatment, focusing on addressing both alcohol use and depressive symptoms. Behavioural activation has also proven effective in treating depression while reducing alcohol cravings. Integrated care models, where both disorders are addressed simultaneously, yield the best outcomes and involve coordinated pharmacotherapy, psychotherapy and ongoing follow-up care. A case example of a 33-year-old woman with AUD and MDD highlights the success of an integrated treatment approach, where a combination of sertraline, naltrexone and CBT led to significant improvements in both mood and alcohol use. Clinicians are advised to differentiate between alcohol-induced depression and primary MDD, consider potential medication interactions, and incorporate ongoing psychotherapy and monitoring for optimal patient outcomes. This approach emphasizes the importance of addressing both conditions concurrently to achieve better long-term recovery outcomes for patients with co-occurring AUD and MDD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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