Sex and gender differences in co-occurring substance use and depressive disorders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Major depressive disorder (MDD) and substance use disorders (SUDs) frequently co-occur, influenced by sex (biological) and gender (sociocultural) factors. The extent and consistency of these differences across substance types in populations with co-occurring MDD remains unclear.Objectives: This systematic review synthesizes evidence on sex and gender differences in the prevalence, clinical characteristics, and treatment outcomes of individuals with co-occurring MDD and four SUDs: alcohol use disorder (AUD), cannabis use disorder (CUD), opioid use disorder (OUD) and cocaine use disorders (CoUD).Methods: Following PRISMA guidelines, we searched PsycINFO, MEDLINE, and Embase for peer-reviewed studies from inception to present. Eligible studies examined co-occurring MDD and at least one SUD, and disaggregated outcomes by sex or gender.Results: Forty-seven studies were included (N = 648,414), spanning diverse age groups and geographic regions. Women with SUDs were more likely to experience co-occurring MDD, particularly in AUD and OUD; findings were less consistent for CUD and CoUD. Men with MDD were more likely than women to report co-occurring AUD. Co-occurring MDD-SUD conferred increased suicide risk, particularly among women. Treatment-related findings were mixed: some evidence suggested MDD increased relapse risk in men but buffered relapse in women. Common methodological limitations included inconsistent definitions of sex and gender and reliance on cross-sectional designs.Conclusion: Sex and gender shape the risks and treatment trajectories of co-occurring MDD and SUDs, underscoring the need for personalized screening, suicide prevention, and relapse management strategies. Greater conceptual clarity and inclusion of gender-diverse individuals could inform equitable clinical practices and targeted interventions.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».