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Enregistrement W66726636 · doi:10.1177/070674370404901020

The Effect of Quetiapine on Cannabis Use in 8 Psychosis Patients with Drug Dependency

2004· letter· en· W66726636 sur OpenAlexvenueno aff
Stéphane Potvin, Jean-Yves Roy

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuetiapineCannabisPsychiatryClozapinePsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)AddictionPsychologySchizoaffective disorderSubstance abuseBipolar disorderComorbidityRisperidoneMedicineClinical psychologyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor: Approximately one-half of all patients with schizophrenia abuse or depend on psychoactive substances at some point during their lives (1), but few studies to date have proposed an integrated pharmacologie treatment for this schizophrenia-addiction comorbidity. Because of their strong dopamine D^sub 2^ receptor antagonism, conventional antipsychotics such as haloperidol should in theory be the treatment of choice for comorbid schizophrenia and substance abuse. In practice, however, such treatment has not been demonstrated to be consistently effective and has only controlled drug abuse in special cases (2). A few pilot studies suggest that, among the conventional antipsychotics, flupenthixol may reduce cravings in schizophrenia patients with cocaine addiction (3). To date, the most promising results have been obtained with clozapine, a prototype of the atypical antipsychotics (4). Sharing certain key properties with clozapine (for example, 5-HT^sub 2^- D^sub 2^ ratio) (5), quetiapine may also reduce drug cravings in psychosis patients with addictions. A pilot study of 12 patients suffering from bipolar disorder (BD) and cocaine addiction appears to support this hypothesis (6). To expand on this promising result, we report case histories for 8 psychosis patients whose cannabis use habits significantly improved after treatment with quetiapine. Case Report The group of patients (5 men and 3 women) included 4 patients with schizophrenia and 4 with affective BD. All patients had cannabis dependency, and 2 also had a cocaine use disorder, according to DSM-IV criteria. Their mean age was 38.5 years (range 25 to 46 years). Before quetiapine was initiated, they received antipsychotics (5 patients), anti-depressants (2 patients), lithium (2 patients), clonazepam (2 patients), and procyclidine (1 patient). All 8 patients were given quetiapine for an average of 5.8 months, at dosages ranging between 100 and 1200mg daily. Concomitantly, 4 patients received antidepressants, 2 received gabapentin, and 1 was on methadone maintenance treatment. Overall, an average 97.3% reduction in their weekly cannabis use was observed with an average quetiapine dosage of 388 mg daily. When interviewed, patients reported consuming an average of 35.6 g weekly of cannabis (range 18 to 56 g) before quetiapine introduction. After quetiapine treatment, patients reported an average cannabis consumption of 1.1 g weekly. Like clozapine, quetiapine has proven benefits when compared with conventional antipsychotics (7,8). First, clozapine and quetiapine have a beneficial effect on mood. Showing mesolimbic selectivity, these agents do not appear to cause extrapyramidal symptoms. Further, these medications produce little or no neuroleptic-induced dysphoria. …

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations36
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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