COGNITIVE IMPAIRMENTS AND THE EFFICACY OF PSYCHOCORRECTIONAL AND REHABILITATION INTERVENTIONS IN PATIENTS UNDERGOING OPIOID AGONIST MAINTENANCE THERAPY
Notice bibliographique
Résumé
Opioid dependence remains a significant medical and social issue, with opioid agonist maintenance therapy (OAMT) using methadone being the primary treatment approach in Ukraine. However, the potential impact of methadone on cognitive functioning continues is a matter of scientific debate. This study aimed to evaluate the cognitive outcomes of OAMT and the effectiveness of psychocorrective and rehabilitation interventions in patients with opioid dependence. A total of 150 patients were examined and divided into two groups: the main group (n = 101; OAMT + psychotherapeutic and psychocorrective interventions) and the comparison group (n = 49; OAMT only). Cognitive functioning was assessed using the MoCA scale, the SCL‑90-R questionnaire, and the WHOQOL-BREF. At baseline, mild cognitive impairment was observed in 54.67 % of participants, more frequently in the comparison group. After intervention, the proportion of patients without cognitive deficits significantly increased in the main group (59.3 % vs. 15.8 % in the comparison group), while mild impairment predominated in the control group (81.6 %). After the intervention, MoCA scores in the main group were 26.0 [25.0; 27.0] points, and in the comparison group — 24.0 [23.0; 25.0] points, i.e. there was a decrease in the variability of the results in both groups, with a greater concentration of high scores in patients receiving multicomponent treatment. The between-group difference remained statistically significant (p< 0.05). The calculated Cohen’s d (~0.5) indicates a moderate effect size of the psychocorrective intervention. These findings demonstrate the positive impact of a multicomponent treatment approach that combines OAMT with psychotherapeutic programs, contributing to improved cognitive functioning and enhancing the effectiveness of patient resocialization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».