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Enregistrement W4414113943 · doi:10.1177/104012371202400105

The Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (Canmat) Task Force Recommendations for the Management of Patients with Mood Disorders and Comorbid Substance Use Disorders

2012· article· en· W4414113943 sur OpenAlexaffabout
Serge Beaulieu, Sybille Saury, Jitender Sareen, Jacques Tremblay, Christian G. Schütz, Roger S. McIntyre, Ayal Schaffer

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical Psychiatry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of ManitobaDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodComorbidityAnxietyMajor depressive disorderMood disordersBipolar disorderAlcohol use disorderDysthymic DisorderTolerability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Mood disorders, especially bipolar disorder (BD), frequently are associated with substance use disorders (SUDs). There are well-designed trials for the treatment of SUDs in the absence of a comorbid condition. However, one cannot generalize these study results to individuals with comorbid mood disorders, because therapeutic efficacy and/or safety and tolerability profiles may differ with the presence of the comorbid disorder. Therefore, a review of the available evidence is needed to provide guidance to clinicians facing the challenges of treating patients with comorbid mood disorders and SUDs. Methods We reviewed the literature published between January 1966 and November 2010 by using the following search strategies on PubMed. Search terms were bipolar disorder or depressive disorder, major (to exclude depression, postpartum; dysthymic disorder; cyclothymic disorder; and seasonal affective disorder) cross-referenced with alcohol or drug or substance and abuse or dependence or disorder . When possible, a level of evidence was determined for each treatment using the framework of previous Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments recommendations. The lack of evidence-based literature limited the authors’ ability to generate treatment recommendations that were strictly evidence based, and as such, recommendations were often based on the authors’ opinion. Results Even though a large number of treatments were investigated for alcohol use disorder (AUD), none have been sufficiently studied to justify the attribution of level 1 evidence in comorbid AUD with major depressive disorder (MDD) or BD. The available data allows us to generate first-choice recommendations for AUD comorbid with MDD and only third-choice recommendations for cocaine, heroin, and opiate SUD comorbid with MDD. No recommendations were possible for cannabis, amphet-amines, methamphetamines, or polysubstance SUD comorbid with MDD. First-choice recommendations were possible for alcohol, cannabis, and cocaine SUD comorbid with BD and only second-choice recommendations for heroin, amphetamine, methamphetamine, and polysubstance SUD comorbid with BD. No recommendations were possible for opiate SUD comorbid with BD. Finally, psychotherapies certainly are considered an essential component of the overall treatment of SUDs comorbid with mood disorders. However, further well-designed studies are needed in order to properly assess their potential role in specific SUDs comorbid with a mood disorder. Conclusions Although certain treatments show promise in the management of mood disorders comorbid with SUDs, additional well-designed studies are needed to properly assess their potential role in specific SUDs comorbid with a mood disorder.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0090,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,316 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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