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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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