Digital Interventions for Improving Relapse Prevention of Adults with Amphetamine Dependence: A Systematic Review and Meta-analysis.
Keywords:
Digital intervention, Relapse prevention, Amphetamine dependence, Systematic review, Meta-analysisAbstract
This systematic review and meta-analysis to investigate and report digital interventions’ effects on improving relapse prevention of adults with amphetamine dependence. A comprehensive search was conducted from August to October 2024 using PubMed, CINAHL, and Cochrane to identify eligible intervention studies published in English from 2014 to 2024. The PRISMA guidelines were used to guide the study’s method and report. Two reviewers independently evaluated the included studies’ methodological quality and extracted data. A third reviewer resolved discrepancies.
Seven randomized controlled trials were included for systematic review, of which three studies qualified for meta-analysis involving 271 participants. Due to high heterogeneity, subgroup analysis with a fixed effects model was conducted. The digital interventions using virtual reality technology stimulate drug cravings more effectively than in the control group (low-quality evidence).
References
United Nations Office on Drugs and Crime. Global overview: drug demand drug supply. USA; 2023.
สำนักงานป้องกันและปราบปรามยาเสพติดแห่งชาติ. สถานการณ์ปัญหายาเสพติดในพื้นที่ 7 จังหวัดภาคใต้ตอนล่าง ปีงบประมาณ 2561-2564 [อินเทอร์เน็ต]. 2564. Available from: https://www.oncb.go.th/ONCB_OR9/picture/.pdf
สถาบันบำบัดรักษาและฟื้นฟูผู้ติดยาเสพติดแห่งชาติบรมราชชนนี. สถิติผู้เข้ารับการบำบัดรักษา. ปทุมธานี: สบยช.; 2567.
ไกรวุฒิ ศรีจันทร์, อัญชลี เจตวรานนท์, รัชณีย์ วรรณขาม, ทิพสุคนธ์ มูลจันที. ปัจจัยที่ส่งผลต่อการกลับไปเสพซ้ำในผู้ติดยาเสพติดชนิดผสมผสาน: การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ. วารสารมหาวิทยาลัยนราธิวาสราชนครินทร์. 2567;16(3):149-172.
สำเนา นิลบรรพ์, บุญเรือง ศรีเหรัญ, อุษา คงทอง. ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมการเสพยาซ้ำของผู้เสพเมทแอมเฟตามีน. Journal of Graduate Studies Valaya Alongkorn Rajabhat University. 2559;10(1):195-209.
สำนักงานสถิติแห่งชาติ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. รายงานสถิติรายปีประเทศไทย 2564 [อินเทอร์เน็ต]. 2564. Available from: http://service.nso.go.th/nso/nsopublish/pubs/e-book/SYB-2021/index.html
สำนักงบประมาณรัฐสภา. รายงานการวิเคราะห์งบประมาณรายจ่ายประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2565 แผนงานบูรณาการป้องกัน ปราบปราม และบำบัดรักษาผู้ติดยาเสพติด. กรุงเทพมหานคร: สำนักงานงบประมาณรัฐสภา; 2565.
รัศมน กัลป์ยาศิริ, ธีรยุทธ รุ่งนิรันดร, บรรณาธิการ. คำแนะนำการดูแลรักษาปัญหาจากการใช้สารเสพติด. กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย; 2558.
Smith J, Brown A, Taylor R. The role of AI in addiction treatment. J Behav Health. 2023;12(3):215-223.
Rockefeller Neuroscience Institute. Can zapping the brain help treat addiction? [Internet]. 2023. Available from: https://www.wsj.com
Egger M, Smith GD, Altman DG. Systematic reviews in health care: meta-analysis in context. 2nd ed. London: BMJ; 2001.
The Cochrane Collaboration. Data extraction forms. Available from: https://dplp.cochrane.org/data/extraction-forms. Accessed 2024 Jan 20.
Jadad AR, Moore RA, Carroll D, Jenkinson C, Reynolds DJM, Gavaghan DJ, McQuay HJ. Assessing the quality of reports of randomized clinical trials: Is blinding necessary? Controlled Clin Trials. 1996;17(1):1-12. doi:10.1016/0197-2456(95)00134-4.
Higgins JPT, Green S. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions. West Sussex: John Wiley & Sons; 2008.
Lin Q, Li D, Hu C, Shen Z, Wang Y. Altered EEG microstates dynamics during cue-induced methamphetamine craving in virtual reality environments. Front Psychiatry. 2022;13:891719. doi:10.3389/fpsyt.2022.891719.
Takano A, Miyamoto Y, Shinozaki T, Matsumoto T, Kawakami N. Effects of a web-based relapse prevention program on abstinence: Secondary subgroup analysis of a pilot randomized controlled trial. Neuropsychopharmacol Rep. 2022;42(3):362-367. doi:10.1002/npr2.12272.
Tsai MC, Chung CR, Chen CC, Chen JY, Yeh SC, Lin CH, Chen YJ, Tsai MC, Wang YL, Lin CJ, Wu EHK. An intelligent virtual-reality system with multi-model sensing for cue-elicited craving in patients with methamphetamine use disorder. IEEE Trans Biomed Eng. 2021;68(7):2270-2280. doi:10.1109/TBME.2021.3058805.
Wang YG, Shen ZH, Wu XC. Detection of patients with methamphetamine dependence with cue-elicited heart rate variability in a virtual social environment. Psychiatry Res. 2018;270:382-388. doi:10.1016/j.psychres.2018.10.009.
Wang YG, Liu MH, Shen ZH. A virtual reality counterconditioning procedure to reduce methamphetamine cue-induced craving. J Psychiatr Res. 2019;116:88-94. doi:10.1016/j.jpsychires.2019.06.007.
Zhang L, Li N, Li Y, Zhang T, Li D, Liu Y, Liu X, Hao W. Preliminary efficacy of a digital therapeutics smartphone application for methamphetamine use disorder: An experimental study. Front Psychiatry. 2022;13:1027695. doi:10.3389/fpsyt.2022.1027695.
Zhu Y, Jiang H, Su H, Zhong N, Li R, Li X, Chen T, Tan H, Du J, Xu D, Yan H, Xu D, Zhao M. A newly designed mobile-based computerized cognitive addiction therapy app for the improvement of cognition impairments and risk decision making in methamphetamine use disorder: Randomized controlled trial. JMIR mHealth uHealth. 2018;6(6):e10292. doi:10.2196/10292.
Marlatt GA, Donovan DM. Relapse prevention: Maintenance strategies in the treatment of addictive behaviors. New York: Guilford Press; 2005.
Hendianti GN, Uthis P. Factors related to methamphetamine relapse risk among clients in the substance rehabilitation center of National Narcotics Board in West Java, Indonesia. J Health Res. 2018;32(4):279-287. doi:10.1108/JHR-05-2018-035.
