Du er her

Behandling av alkoholbrukslidelse: pasientfaktorers betydning for gjennomføring og utfall

Publisert
23. august 2022
Fagfellevurdert artikkel
Abstract

Alcohol use disorder (AUD) is among the three most common mental disorders in Norway. In general, treatment is provided by interdisciplinary specialized substance use disorder clinics. However, a substantial portion of AUD patients do not receive effective treatments, and we need to develop more efficient treatments that are tailored to the patient. This article presents findings from a clinically situated literature search on the significance of patient factors for completion and outcomes of AUD treatment. We found that severity of alcohol dependence, social network, personality disorders and cognitive impairments were significant factors for completion and outcomes in AUD treatment. Demographic factors such as gender and age were of minor importance. This can be useful hands-on knowledge for clinicians working in the field of addiction treatment when providing and adapting treatment to AUD patients.

Keywords: alcohol use disorder, evidence-based practice, patient factors, treatment outcome, psychotherapy.

Alkoholbrukslidelse, eller alcohol use disorder (AUD), er blant de tre vanligste psykiske lidelsene i Norge (Folkehelseinstituttet, 2019; Reneflot et al., 2018). I løpet av ett år har rundt 8 % av menn og 3 % av kvinner en alkoholbrukslidelse (Kringlen et al., 2001). De norske tallene er fra 1990-årene, og det er tegn til at kjønnsforskjellen minsker (Grant et al., 2017; World Health Organization (WHO), 2018). AUD er vanligst i aldersgruppen 18–29 år, og komorbiditeten med andre psykiske lidelser og personlighetsforstyrrelser er høy (Folkehelseinstituttet, 2019; Grant et al., 2015). Alkoholbruk er en betydelig risikofaktor for kroniske sykdommer, skader og for tidlig død (Shield et al., 2020). I tillegg er AUD en betydelig risikofaktor for selvmord (Darvishi et al., 2015). Alkohol er også det rusmiddelet som gir størst total skadeeffekt for personen og tredjepart (Bonomo et al., 2019). Når minst 17 % av den norske befolkningen har et risikofylt alkoholforbruk (Halkjelsvik & Storvoll, 2015), er det av betydning både å forebygge og å ha gode behandlingsmetoder for AUD.

Alkoholbrukslidelser er den lidelsen som færrest søker hjelp for. Bare en av ti mottar behandling (Probst et al., 2015). Behandlingen er ofte ikke effektiv. En stor prosentandel av pasientene endrer ikke alkoholinntaket, og to tredjedeler av pasientene har tilbakefall i løpet av de første seks månedene etter avsluttet behandling (Connor et al., 2016; Nguyen et al., 2020; Witkiewitz et al., 2015). Metaanalyser har funnet at 21–43 % er avholdende ett år etter behandling, avhengig av intensitet og lengde på behandlingen (Connor et al., 2016). Brorson og medarbeidere publiserte i 2013 en systematisk oppsummering av faktorer som predikerte drop-out fra behandling for rusbrukslidelser (Substance use disorder [SUD]). Denne oppsummeringen ekskluderte pasienter med ren alkoholbrukslidelse, og det er rimelig å anta at andre faktorer kan spille en rolle for denne gruppen.

I tråd med prinsipperklæringen om evidensbasert praksis skal behandling være bygget på forskning og klinisk ekspertise, og være tilpasset pasientens behov, preferanser og egenskaper (Norsk psykologforening, 2007). Det er en utfordring å oversette forskningsfunn fra selekterte utvalg til klinisk praksis i mer heterogene grupper. Vi tenker at å anvende kunnskap om hvordan pasientfaktorer på ulike måter påvirker utfall, er nyttig når en skal forbedre og tilpasse behandling.

På tvers av ulike typer psykiske lidelser og behandlingsmetoder anslås pasientfaktorer å forklare rundt 30–40 % av utfallet (Norcross & Lambert, 2011; Orlinsky et al., 2004; Wampold, 2010), og kan derfor være den faktoren som best predikerer behandlingsresultatet. Vi mener forskning på faktorer som predikerer tilbakefall og utfall i behandling er nyttig, fordi kunnskap om faktorer med prediktiv verdi for utfall kan brukes til å skreddersy behandling for den enkelte pasient. Eksempelvis kan utfallsprediktorer bidra til å identifisere pasientgrupper med økt risiko for negativt behandlingsresultat, selektere pasienter til rett behandling på et tidligere tidspunkt og bidra til mer treffsikre vurderinger av pasientens prognose.

Formålet med artikkelen er å presentere den norske klinikeren for et utvidet kunnskapsgrunnlag om demografiske, sosiale og psykologiske pasientfaktorer som predikerer gjennomføring av og tilbakefall i alkoholbehandling, og trekke ut og legge frem det vi mener er de viktigste kliniske implikasjonene.

Metode

Artikkelen baserer seg på litteratursøk fra arbeidet med en pågående multisenterstudie Patient factors predicting completion and outcome in group treatment of alcohol use disorders etablert ved Avdeling rus og avhengighet, Sykehuset i Vestfold, i samarbeid med Borgestadklinikken og behandlingssenteret Eina, Blå Kors. Kontakt Kristoffer Høiland for mer informasjon om studien.

Søkene i forbindelse med multisenterstudien har vært omfattende, og det har blitt søkt gjentatte ganger de siste tre årene. De første søkene ble gjort uten tidsavgrensning. Artiklene som er inkludert i gjennomgangen her, representerer et selektivt utvalg fra perioden 2000 til 2022, med hovedvekt på de siste ti årene. Stikkord til studiesøkene inkluderte, men begrenset seg ikke til, stikkordene alcohol use disorder i kombinasjon med patient factors, outcome prediction og relapse. Søk ble gjennomført i PsychInfo, PubMed, Medline og Google Scholar.

Det er ikke gjennomført et systematisk litteratursøk for artikkelen. Hovedmålet i dette spesifikke arbeidet var å finne frem til pasientfaktorene med bredest støtte i forskning, som vi samtidig mener det er mest nyttig å vite noe om i den kliniske hverdagen i tverrfaglig spesialisert rusbehandling (TSB).

Vi inkluderte bredt for artikler fra Skandinavia, der undersøkelsene er utført i settinger som ligner vår og er mest relevant for norske klinikere. Relevant pasientpopulasjon for søket var voksne pasienter (over 18 år) med en primær AUD-lidelse i alle behandlingskontekster (poliklinikk, avgiftning og langtidsbehandling). Vi så pasientfaktorer knyttet til utfall, frafall og tilbakefall etter behandling. Treffene ble gjennomgått med vekt på å velge ut metaanalyser, systematiske oppsummeringer eller narrative oppsummeringer og enkeltartikler om demografiske, psykologiske og sosiale faktorer ved pasientene.

Studiene det refereres til her, har ulike definisjoner av tilbakefall, som avholdenhet eller reduksjon av alkoholinntak, rehenvisning til ny behandlingsepisode eller innleggelse for avgiftning. Vi utelot studier som så på helt spesielle pasientpopulasjoner og studier av hjerneavbildning og genetiske studier (se f.eks. Biernacka et al., 2021; Fritz et al., 2019), ettersom vi mener de ikke har direkte nytteverdi i norsk klinisk kontekst. Funn fra studier basert på lite tilgjengelige kartleggingsverktøy ble derfor heller ikke inkludert i gjennomgangen.

Resultater av litteraturgjennomgangen

Demografiske pasientfaktorer

Forskning på sammenhengen mellom kjønn og behandlingsutfall, frafall og tilbakefall har gitt blandete resultater. Adamson et al. (2009) fant at kvinner hadde større sannsynlighet for positivt behandlingsutfall, mens Sliedrecht et al. (2019) fant ingen klar kjønnsforskjell. Noen studier viser at kvinner har større sannsynlighet for tilbakefall, andre at kvinner har større sannsynlighet for å være avholdende etter behandling (Haug & Schaub, 2016). Omsorg for barn kan være en beskyttende faktor for kvinner (Sliedrecht et al., 2019). Mellentin et al. (2018) konkluderer med at det å ha omsorg for barn man bor sammen med, er en beskyttende faktor som gjør at pasientene i større grad fullfører behandling og har bedre behandlingsutfall. Dette gjelder begge kjønn, men effekten er størst for kvinner. Det kan tenkes at dette er et eksempel på at en reell beskyttelsesfaktor kan skjule seg i en demografisk statistisk sammenheng, ettersom flere kvinner har ansvar for barn.

Funn knyttet til alder, sivilstatus, utdanning og etnisitet er også motstridende, og det er uvisst i hvilken grad disse faktorene predikerer nytte av behandling eller tilbakefall (Adamson et al., 2009). En del studier har funnet at ung alder predikerer tilbakefall og behov for ny behandlingsepisode (Hansen et al., 2020; Sliedrecht et al., 2019), og andre at eldre pasienter i større grad blir i behandling (Haug & Schaub, 2016). Prematur avslutning av behandling, og tidligere behandlingsepisoder, predikerte tilbakefall i flere studier (Hansen et al., 2020; Haug & Schaub, 2016). Somatisk sykdom, dårlig fysisk helse og lav livskvalitet kan være risikofaktorer for nye drikkeepisoder (Durazzo & Meyerhoff, 2017; Sliedrecht et al., 2019).

I en tidligere oppsummering på SUD-pasienter var konklusjonen at det er lite hensiktsmessig å se på korrelasjoner mellom demografiske variabler og utfall av behandling, da disse faktorene har ført til få konsistente funn (Brorson et al., 2013). Dette ser ut til å være gyldig også med tanke på AUD (Fiabane et al., 2019). Demografiske variabler kan derimot moderere andre faktorer av betydning for behandling, og er derfor av betydning når de ses i sammenheng med andre pasientfaktorer. Det kan også være grunnlag for videre forskning på kjønnsforskjeller med tanke på om kvinner og menn har ulike utviklingsveier inn i en AUD-problematikk, og om det er kjønnsforskjeller i underliggende endringsmekanismer i behandling (Witkiewitz, Litten, et al., 2019).

Sosiale pasientfaktorer

Sosialt nettverk og nettverkets holdninger til alkohol har betydning for utfall av behandling og om endringen holder seg over tid (Hunter-Reel et al., 2010). De som befinner seg i et miljø som er positive til alkohol, er mindre motivert for avhold enn motsatt. I en nyere metaanalyse av AUD-pasienter og risiko for tilbakefall ble det funnet at det å være i arbeid og ha høyere sosioøkonomisk status og utdanning hang sammen med redusert risiko for tilbakefall, og at et sosialt nettverk som støtter opp om avholdenhet, beskytter pasienten mot tilbakefall (Sliedrecht et al., 2019). At klinikeren har kunnskap om pasientens sosiale relasjoner, er viktig for utfallet av behandling (McKay, 2017). Mangel på nettverk, altså ensomhet, er en risikofaktor for uhelse, inkludert rusmiddelbruk (Gutkind et al., 2021). En studie av ensomhet under koronapandemien (Bragard et al., 2021) bekreftet at ensomhet øker alkoholbruk, men at de som var mer sosialt aktive før og som nå var ensomme, drakk mindre nettopp fordi alkoholbruk for mange er en sosial aktivitet.

Forskjeller mellom AUD- og SUD-pasienter

Internasjonale studier har vist at AUD-pasienter er mindre marginalisert enn de som bruker illegale rusmidler. Sistnevnte er yngre, har mindre utdanning og er oftere arbeidsløse (Simpson et al., 2019; Swendsen et al., 2009). Pasienter med AUD har bedre økonomi, er oftere i arbeid og har en mer stabil bosituasjon, men har like alvorlige avhengighetsproblemer og psykiske vansker som de med illegal rusbruk (Lubman et al., 2016). Stenius et al. (2010) sine funn fra Sverige og USA om at pasienter med AUD har bedre sosiale relasjoner enn de med illegal rusmiddelbruk, har nylig vært replisert i Norge (Andersson et al., 2021). Funnene gir grunnlag for å tilpasse behandlingsmål basert på hvilket rusmiddel pasienten er avhengig av. For eksempel vil en del pasienter med AUD ha mindre behov for intervensjoner rettet mot økonomi, arbeid, bolig og sosiale relasjoner enn det pasienter med illegal rusmiddelbruk har. Det vil riktignok være en del overlapp mellom pasientgruppene, når nærmere en tredjedel av pasienter tidligere diagnostisert med SUD har en pågående AUD (Rhee & Rosenheck, 2020).

Psykologiske pasientfaktorer

Alvorlighetsgrad av AUD

Hvor mye pasienten drikker før behandling, har betydning for utfall. En systematisk oppsummering fant at avhengighetens alvorlighetsgrad og opplevd kontroll over alkoholinntak var de mest konsistente utfallsprediktorene (Adamson et al., 2009). Lavere alkoholinntak ved oppstart og mindre alvorlig avhengighet (drikker færre alkoholenheter, bedre funksjonsnivå og kortere sykdomshistorie) predikerer reduksjon av alkoholforbruk gjennom behandlingen og mindre risiko for tilbakefall (Sliedrecht et al., 2019; Witkiewitz et al., 2017). På den andre siden har personer med periodevis høyt alkoholforbruk etter behandling like god psykososial fungering, arbeidstilknytning, psykisk helse og tilfredshet med livet som de som ikke drikker alkohol (Witkiewitz, Wilson, et al., 2019). Dette kan bety at personer med episodisk høyt alkoholinntak utgjør en undergruppe av AUD-pasienter, med behov for en skreddersydd behandlingstilnærming (Wilson et al., 2016). Antall tidligere behandlingsepisoder og frafall fra behandling predikerer også negativt behandlingsresultat (Hansen et al., 2020; Sofin et al., 2017). En norsk studie av Skule et al. (2017) som så på prediktorer for gjennomføring av behandling, fant at pågående alkoholbruk førte til redusert oppmøte. Det å ha en eller flere andre ruslidelser i tillegg er en risikofaktor for frafall og tilbakefall.

Psykiske lidelser og AUD

Pasienter med AUD har høyere forekomst av psykiske lidelser enn resten av befolkningen (Grant et al., 2004). Over halvparten av AUD-pasienter har minst en annen psykisk lidelse, og depresjon og angst er de vanligste komorbide lidelsene (Burns et al., 2005; Connor et al., 2016). En norsk undersøkelse fra 2002 på pasienter i behandling for alle typer rusmiddelproblematikk fant at livstidsforekomsten for en symptomlidelse var 91 %, 83 % for angstlidelser og 65 % for affektive lidelser (Landheim et al., 2002). To tredjedeler av de undersøkte pasientene hadde en pågående psykisk lidelse. I en undersøkelse fra 2012 hadde rundt 60 % av deltakerne hatt angst- og depresjonsplager i løpet av livet, og 39 % hadde angstproblemer og 33 % hadde depresjonsproblematikk tretti dager før oppstart av behandling (Lauritzen et al., 2012). Alkoholpasienter er i disse studiene ikke skilt ut som egen gruppe, og begge studiene ligger noe tilbake i tid. Det ville vært en fordel med oppdaterte funn på norske pasientpopulasjoner.

Flere har funnet at høy grad av depresjons- og angstsymptomer predikerer prematur avslutning av behandling og tilbakefall (Adamson et al., 2009; Andersson et al., 2018; Durazzo & Meyerhoff, 2017). For ruspasienter i terapigrupper som var direkte rettet mot depresjon, fant imidlertid Skule et al. (2017) ingen vesentlig effekt av depresjon på oppmøte i behandlingsgruppene. Witkiewitz et al. (2017) fant at de som har lavere symptomtrykk og befinner seg i nettverk hvor færre personer har et høyt alkoholinntak, har større sjanse for å redusere alkoholforbruket i løpet av behandling. Færre affektive symptomer beskytter mot tilbakefall, men mekanismen er ikke klarlagt (Sliedrecht et al., 2019). Man kan tenke seg at noen drikker fordi de er deprimerte, og noen er deprimerte fordi de ikke greier å slutte. Uansett kan vi anta at det er en gjensidig påvirkning mellom AUD og psykiske lidelser.

Flere undersøkelser har vist høy komorbiditet mellom ADHD-symptomer og AUD. En ny norsk studie fant at rundt 46 % av AUD-pasientene skåret over cutoff på Adult ADHD self-report scale (ASRS) (Bolstad et al., 2021). Bu et al. (2012) fant imidlertid at dette spørreskjemaet hadde lav spesifisitet i rusutvalg, fordi rusrelaterte symptomer som abstinens kunne forveksles med ADHD. I et blandet rusutvalg viste Skutle et al. (2014) at de med ADHD i vesentlig mindre grad brukte alkohol enn de uten ADHD. Likevel var forekomsten av ADHD høyere i dette utvalget enn i befolkningen for øvrig.

Personlighetsproblemer

Maladaptiv personlighetsfungering og personlighetsforstyrrelser (PF) gir også utfordringer i behandling. Relasjonelle vansker er vanlige blant rusavhengige, og det anslås at opptil 70 % av rusavhengige i Norge har en PF (Landheim et al., 2002; Lauritzen et al., 2012). Pasienter med personlighetsproblematikk drikker flere enheter per dag, har større totalt alkoholforbruk og større sjanse for å droppe ut av behandling (Newton-Howes & Foulds, 2018b; Newton-Howes et al., 2017). Internasjonale studier som har sett spesifikt på AUD, viser at rundt 50 % av pasienter med alkoholproblemer har en komorbid PF. Antisosial PF (ASPF) er spesielt utbredt (Newton-Howes & Foulds, 2018b). Grad av maladaptiv personlighetsfungering predikerer også bruk av andre rusmidler, noe som igjen er vist å kunne forverre alkoholbrukslidelsen og pasientens fungering (Cavicchioli et al., 2019). Opptil 67 % av AUD-pasienter skårer høyt på personlighetstrekket aleksitymi, som innebærer vansker med følelsesbevissthet og -regulering, og gruppen med disse utfordringene hadde mer alvorlig avhengighet (Thorberg et al., 2019). En ny norsk studie av norske AUD-pasienter ved tre behandlingsinstitusjoner fant at 15 % av pasientene fylte kriteriene for ASPF, men at ASPF ikke predikerte frafall eller tilbakefall (Pandey et al., 2021). Denne studien hadde relativt få pasienter med ASPF, men er interessant fordi den ble gjennomført på en norsk AUD-populasjon.

Oversiktsstudiene over viser interessant nok at om pasienter med personlighetsvansker forblir i behandling, har de ikke dårligere utfall enn andre. Det er derfor ikke grunnlag for behandlingspessimisme knyttet til komorbide personlighetsforstyrrelse og alkoholproblemer, men det kreves større terapeutisk innsats, spesielt ved oppstart av behandling.

Kognitive vansker

Forskningen på AUD og kognitiv funksjon er preget av motstridende funn og teorier. Det anslås at fra 50 til 70–80 % av AUD-pasienter har en eller annen grad av kognitiv forstyrrelse, og at en andel av disse igjen har en kognitiv svekkelse av klinisk betydning (Bates et al., 2013; Bernardin et al., 2014; Nixon & Lewis, 2019). En liten andel personer med høyt alkoholinntak over lang tid vil kunne utvikle mer alvorlige kognitive svekkelser, som Korsakoffs syndrom eller alkoholassosiert demens (Westermeyer et al., 2021).

Hva kjennetegner gruppen av AUD-pasienter som opplever vedvarende kognitive vansker etter avrusning? Vansker med hukommelse, oppmerksomhet og eksekutive funksjoner er vanlig (Bates et al., 2013), og mange har også visuospatiale vansker (Bernardin et al., 2014). Kognitive vansker påvirker både mottakelighet for og effekt av behandlingsintervensjoner. Kognitive svekkelser resulterer i mindre engasjement i terapeutiske oppgaver, dårligere gjennomføring av behandling og mindre avholdenhet etter fullført behandling (Nixon & Lewis, 2019). Det er et dilemma at de fleste behandlingsmetoder krever velfungerende eksekutive funksjoner og hukommelse, når nettopp slike funksjoner er sårbare for pågående eller kronisk alkoholinntak, og gjerne påvirker personen i begynnelsen av en avholdende fase (Le Berre et al., 2017; Maillard et al., 2020).

Impulsivitet ser ut til å kunne være en viktig prediktor for frafall og tilbakefall (Sliedrecht et al., 2021). Ofte skilles det mellom trekkimpulsivitet eller impulsiv personlighet og atferdsimpulsivitet (Sliedrecht et al., 2021; Um et al., 2018). Et eksempel på førstnevnte er Cloningers psykobiologiske teori, der impulsivitet er et aspekt ved temperamentstrekket nyhetssøking og disponerer for AUD (Komasi et al., 2022). I en nevropsykologisk sammenheng forstås impulsivitet som svikt i hemming mer enn ønske om nyhet og spenning. Impulsivititet betraktes hovedsakelig som en risiko eller årsaksfaktor til rusbruken, men kan også være en konsekvens av rusbruken ved at hjernens frontallapper er særlig sårbare for høyt alkoholbruk (Oscar-Berman & Marinkovic, 2007). Det ser ut til å være en sammenheng mellom impulsivitet og tilbakefall, men det er en svakhet at forskningen så langt er preget av lite enhetlige definisjoner og måleinstrumenter (Sliedrecht et al., 2021).

For en stor andel av pasienter med AUD ser de kognitive vanskene ut til å være reverserbare, men kognitive vansker kan være stabile i opptil ett år eller mer etter at personen har sluttet å drikke, før de bedres (Crowe et al., 2020; Stavro et al., 2013). Variasjonen på tvers av kognitive domener og individer er stor, og vi vet lite om hvem som står i faresonen for vedvarende vansker med liten utsikt til bedring. Forskning har heller ikke etablert en klar korrelasjon mellom mengde alkohol som inntas og økning av risiko for kognitive vansker (Ros-Cucurull et al., 2018; Woods et al., 2016). Dette er ikke overraskende. Den skadelige effekten av alkohol på hjernen vil bestemmes av mange forhold ved hjernen, så som alder, kognitiv reserve, nevrotrope faktorer og hodeskader som mange pådrar seg i ruspåvirket tilstand (Requena-Ocaña et al., 2021). Personer med premorbide lærevansker lykkes i mindre grad i langtidsrehabilitering, og trenger skreddersydde tiltak (Sullivan et al., 2021).

Behandlingsmål

Pasienter som har opplevd færre negative konsekvenser av drikking, som har færre avholdende personer i sitt sosiale nettverk, som er unge, og som kommer i behandling for første gang, ønsker i større grad enn personer med motsatte egenskaper ikke totalavhold som mål for behandlingen (DeMartini et al., 2014). En del pasienter lar være å oppsøke behandling for AUD fordi de ikke ønsker å slutte helt å drikke, og tenker at dette er et krav fra behandlingssystemet (Paquette et al., 2022; Witkiewitz et al., 2017).

Selv om det ikke er etablert et klart dose-respons-forhold mellom alkoholinntak og kognitive svekkelser, er dette tilfellet for alkoholinntak og somatisk og psykisk sykdom (Charlet & Heinz, 2017; Shield et al., 2017). Enhver reduksjon i alkoholinntak gjennom behandling vil derfor kunne være av stor nytte for pasientens helse. Målsettingen om å redusere alkoholforbruket betegnes som kontrollert drikking. Henssler et al. (2021) mener det er et realistisk behandlingsmål for en del pasienter, og konkluderer med at både et mål om totalavhold og om redusert inntak kan være like effektive tilnærminger i behandling av AUD. Likevel synes et behandlingsmål med redusert alkoholinntak og skadereduksjon å være lite akseptabelt for en del klinikere (Luquiens et al., 2011).

Diskusjon av kliniske implikasjoner

Gjennomgangen av litteraturen over antydet at alvorlighetsgrad av alkoholbruk, affektive lidelser, gode rusfrie relasjoner, personlighetsvansker og kognitive vansker var prediktorer som forklarte behandlingsutfall i flere studier. Vi mener at klinikere i TSB bør være kjent med disse faktorene når behandling skal tilpasses den enkelte AUD-pasient. Litteratursøket var usystematisk og klinisk orientert, noe som kan ha medført at vi har oversett relevante artikler og forskningsfunn. Ut fra vår erfaring med forskningsfeltet mener vi likevel at artikkelen gir et bredt og informativt kunnskapsgrunnlag for klinikere. 

Anbefalt lesning

Demografiske variabler er ofte enkle å undersøke i forskning, men gir lite informasjon i relasjon til utfall. Dette gjenspeiler trolig at kjønn, alder og utdanning ofte er tredjevariabler som tildekker underliggende virksomme forhold. Statistiske kjønnsforskjeller kan skjule at omsorg for barn er den egentlige beskyttende faktoren. De ulike funnene angående betydning av alder kan skjule at høy alder i noen utvalg betyr langvarige kroniske vansker, og i andre utvalg derimot gjenspeile sen alkoholdebut hos tidligere velfungerende personer. Særlig lavt utdanningsnivå kan være en markør for premorbide lærevansker, mens høy utdanning kan bety god tilpasning til samfunnet. Klinikeren anbefales å ikke se seg blind på disse ytre kjennetegnene, men gjøre seg opp en mening om hva demografiske forhold kan bety i det enkelte tilfellet.

Affektive lidelser, spesielt depresjon, har en klar sammenheng med utfall og risiko for tilbakefall. Klinikere bør utrede for depresjons- og angstlidelser ved oppstart av behandling. Det er interessant at depresjon generelt har betydning for behandlingsutfall, men at Skule et al. (2017) med grupper direkte rettet mot depresjon fant at depresjonsdybde ikke påvirket gjennomføringen. Det kan være et eksempel på at det å adressere komorbiditet kan minimere effekten av forhold som ellers kan gi en negativ prognose. Å ha gode, rusfrie sosiale relasjoner kan være beskyttende. Klinikere bør i større grad kartlegge pasientens sosiale nettverk og betydningen dette har for pasienten.

Traumer har vært i søkelyset i rusforskning de siste årene, og det anslås at rundt en av ti med AUD har PTSD (Debell et al., 2014). Vi finner derimot ikke i denne gjennomgangen at PTSD er en betydelig prediktor for behandlingsutfall eller tilbakefall i alkoholbehandling. ADHD er en risikofaktor for en rekke lidelser, også AUD, men risikoen for annen rusbruk enn alkohol er betydelig større.

Personlighetsforstyrrelser kan gjøre det vanskelig å etablere en behandlingsallianse, og impulsiv atferd og følelsesreguleringsvansker øker risikoen for at pasienten avslutter behandlingen prematurt. På den positive siden synes også denne gruppen å ha nytte av behandling hvis de gjennomfører. Ut fra dette vil det være fornuftig å øke innsatsen og ressursbruken for å sikre at disse pasientene blir i behandling. Det er en utfordring at forskjellige studier bruker ulike mål på personlighetsvansker, og et mer enhetlig mål på personlighetsvansker hadde vært en fordel. Oppsummert fremhever studiene i denne artikkelen betydningen av å avdekke personlighetsforstyrrelser hos AUD-pasienter, og Newton-Howes og Foulds (2018a) går så langt som å hevde at det er uholdbart å ikke screene for personlighetsforstyrrelse hos AUD-pasienter. Her er det trolig et forbedringspotensial i de fleste rusbehandlingsinstitusjoner.

Mange pasienter med AUD vil oppleve grader av kognitive vansker, men AUD-pasienter er en heterogen pasientgruppe med store variasjoner i alvorlighetsgraden av lidelsen. Det er vanskelig for klinikere å vite i forkant hvilke pasienter som har forbigående kognitive vansker, og hvem som kommer til å oppleve vedvarende svekkelser. Antakeligvis vil bare rundt 50 % av de med kroniske alkoholproblemer oppleve vedvarende kognitive svekkelser (Oscar-Berman & Marinkovic, 2007; Woods et al., 2016). Selv blant eldre pasienter vil avholdenhet over tid kunne medføre bedring i kognitiv funksjon (Ros-Cucurull et al., 2018). Det er også et vesentlig poeng at ikke alle kognitive vansker som avdekkes, nødvendigvis har stor betydning, hverken for behandling eller fungering i dagliglivet. Det verserer også mange feilaktige antakelser om at rusmiddelbruk alltid medfører kognitiv svikt. I verste fall kan kognitive svekkelser komplisere både det å komme i behandling, bli i behandling og nyttiggjøre seg intervensjoner, men dette vil trolig gjelde dem som har drukket lengst og mest. Det er et paradoks at disse pasientene går i behandling på et tidspunkt hvor den kognitive funksjonen antakelig er mest redusert, men det er neppe et alternativ å vente med behandling til pasienten har vært avholdende i ett år. Generelt bør behandling alltid tilpasses pasientens aktuelle funksjonsnivå.

Impulsivitet synes å henge sammen med frafall og tilbakefall, men forskningen er preget av at impulsivitet er et paraplybegrep, og at det ikke finnes enhetlige utredningsmetoder. Både trekkimpulsivitet og atferdsimpulsivitet har sammenheng med tilbakefall, men det er uklart hva som har størst betydning (Sliedrecht et al., 2021). Det er likevel mulig å gi noen anbefalinger fra det vi vet så langt for klinikk og forskning: Vi trenger standardiserte måleinstrumenter for impulsivitet. Mål på impulsivitet bør inkluderes i nevropsykologiske undersøkelser av pasienter med AUD (Yücel et al., 2019). Barratt impulsiveness scale (Patton et al., 1995) er det mest benyttede selvrapporteringsverktøyet for trekkimpulsivitet, og er vist å ha sammenheng med tilbakefall (Sliedrecht et al., 2021). Instrumentet kan være et nyttig verktøy for å undersøke dette aspektet ved impulsivitet hos AUD-pasienter.

Et annet dilemma knyttet til kognitiv funksjon er at vi ofte ikke kjenner pasientens premorbide fungering. En del pasienter har hatt kognitive vansker før overforbruket av alkohol startet. For eksempel har kognitive vansker i ungdomsalder, målt ved både skoleprestasjoner og IQ, vist å øke risiko for AUD (Kendler et al., 2017). Det er altså ikke nødvendigvis alkoholen som er årsaken til de kognitive svekkelsene. I forlengelsen av dette er det også et problem at behandlere sjelden nyttiggjør seg tilgjengelig informasjon om premorbid kognitiv fungering, så som skolelæringshistorie, da slike opplysninger har betydning (Sullivan et al., 2021). Oppsummert er det viktig å avdekke alvorlige kognitive vansker, og klinikere bør vurdere dette ved oppstart. Da kognitive vansker ikke alltid åpenbarer seg i et klinisk intervju, bør det benyttes gode screeninginstrumenter.

Forskningen viser at mange som fortsatt har et høyt alkoholinntak etter behandling, likevel opplever bedring av sosial fungering, psykisk lidelse og fungering i dagliglivet. Avhold er derfor ikke det eneste betydningsfulle utfallsmålet i AUD-behandling (Witkiewitz, Wilson, et al., 2019). Det er et spenningsfelt mellom behandlere som ønsker fullstendig rusfrihet, og de som ser nytteverdien i skadereduksjon, altså mindre bruk. Det er interessant at mange klinikere opplever det som utfordrende å ha reduksjon i alkoholinntak som målsetting for behandling (Henssler et al., 2021). Funnene tilsier at klinikere bør være klar over at anbefalinger om livslangt totalavhold ikke nødvendigvis er i tråd med evidensbasert praksis.

Avslutningsvis vil vi påpeke at diskusjonen over tydeliggjør noen etiske og juridiske aspekter ved alkoholbehandling. Utover stigma og skam, som begge har vist seg å være hovedårsaker til at pasienter ikke søker behandling for AUD (Ray et al., 2019), kan det å søke seg til behandling for mange pasienter få konsekvenser som tap av førerkort, eller at det meldes bekymring til barnevernet. Andre praktiske konsekvenser for pasienten kan være problemer med å tegne ulike typer forsikringer i fremtiden. En del pasienter kan oppleve at bekymringsmeldinger sendes rutinemessig uten særlig vurdering av dennes særegne situasjon.

Funnene over viser betydningen av å gjøre nettopp individuelle vurderinger, da variasjonen i fungering hos AUD-pasienter er stor. Pasienter i døgnbehandling utgjør en mindre andel av pasienter med alkoholbrukslidelse, men er gjerne de med høyest symptomtrykk og svakest funksjonsnivå. Denne seleksjonen kan bidra til at man glemmer variasjonsbredden i pasientgruppen. Både pasienter og klinikere vil ha nytte av å utrede og kjenne til pasientens fungering på de ulike faktorene som er gjennomgått i denne artikkelen. AUD-pasienter står også i fare for å bli pålagt behandlingsmål eller tildelt en annen behandling enn de selv ønsker. Dette gjelder kanskje ruspasienter i større grad enn andre pasienter, men problemstillingen er ikke ukjent i for eksempel behandling av psykoselidelser. Klinikere bør i større grad reflektere over dette når de drøfter behandlingsalternativer og mål med pasienten, og pasienten bør få større mulighet til å definere egne behandlingsmål, da forskning støtter opp om en slik tilnærming.

Konklusjon

Klinikere som kjenner til pasientfaktorene som er gjennomgått i artikkelen, og som bruker kunnskapen i klinisk praksis, kan bidra til å redusere frafall og tilbakefall etter behandling. Gjennomgangen av pasientfaktorene tilsier at klinikeren bør vite at tilbakefallsraten øker hvis komorbid depresjon ikke behandles. Det må regnes med mer innsats for å sikre at personer med personlighetsvansker forblir i behandling. Selv om behandling gjerne har både regler og struktur, må pasienter med impulsiv atferd og følelsesreguleringsvansker tilbys behandlingsrammer som tåler dette. Pasienter med lærevansker eller tilkomne kognitive vansker kan trenge tilpassede opplegg som gjør at de blir i behandling og nyttiggjør seg den. Pasienter uten egen tilgang på rusfrie arenaer vil trenge ekstra støtte i etablering av et rusfritt liv. Føringer utover dette kan ikke gis ut fra forskningen som er gjennomgått i artikkelen. Oppsummert er det behov for flere studier som undersøker behandlingsforløp, og som ser spesifikt på hvordan ulike egenskaper ved pasientene påvirker effekten av intervensjoner.

Adamson, S. J., Sellman, J. D. & Frampton, C. M. (2009). Patient predictors of alcohol treatment outcome: a systematic review. Journal of Substance Abuse Treatment, 36(1), 75–86. https://doi.org/10.1016/j.jsat.2008.05.007

Andersson, H. W., Lilleeng, S. E. & Ose, S. O. (2021). Comparison of social and sociodemographic characteristics and treatment goals of persons with alcohol versus drug use disorders: Result from a national census of inpatients in specialized treatment for substance use. Addictive Behaviors Reports, 13, 100340. https://doi.org/10.1016/j.abrep.2021.100340

Andersson, H. W., Steinsbekk, A., Walderhaug, E., Otterholt, E. & Nordfjærn, T. (2018). Predictors of dropout from inpatient substance use treatment: a prospective cohort study. Substance Abuse: Research and Treatment, 12, 1–10. https://doi.org/10.1177/1178221818760551

Bates, M. E., Buckman, J. F. & Nguyen, T. T. (2013). A role for cognitive rehabilitation in increasing the effectiveness of treatment for alcohol use disorders. Neuropsychology Review, 23(1), 27–47. https://doi.org/10.1007/s11065-013-9228-3

Bernardin, F., Maheut-Bosser, A. & Paille, F. (2014). Cognitive impairments in alcohol-dependent subjects. Frontiers in Psychiatry, 5, 78. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2014.00078

Biernacka, J. M., Coombes, B. J., Batzler, A., Ho, A. M., Geske, J. R., Frank, J., . . . Karpyak, V. M. (2021). Genetic contributions to alcohol use disorder treatment outcomes: a genome-wide pharmacogenomics study. Neuropsychopharmacology, 46(12), 2132–2139. https://doi.org/10.1038/s41386-021-01097-0

Bolstad, I., Lien, L. & Bramness, J. G. (2021). ADHD symptoms as risk factor for PTSD in inpatients treated for alcohol use disorder. Psychiatry Research, 300, 113904. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2021.113904

Bonomo, Y., Norman, A., Biondo, S., Bruno, R., Daglish, M., Dawe, S., Egerton-Warburton, D., Karro, J., Kim, C., & Lenton, S. (2019). The Australian drug harms ranking study. Journal of Psychopharmacology, 33(7), 759–768. https://doi.org/10.1177/0269881119841569

Bragard, E., Giorgi, S., Juneau, P. & Curtis, B. L. (2021). Loneliness and Daily Alcohol Consumption During the COVID-19 Pandemic. Alcohol and Alcoholism, 1(5), 1–5. https://doi.org/10.1093/alcalc/agab056

Brorson, H. H., Ajo Arnevik, E., Rand-Hendriksen, K. & Duckert, F. (2013). Drop-out from addiction treatment: a systematic review of risk factors. Clinical Psychology Review, 33(8), 1010–1024. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2013.07.007

Bu, E. T. H., Skutle, A., Dahl, T., Løvaas, E. & van de Glind, G. (2012). Validering av ADHD-screeninginstrumentet ASRS-V1. 1 for pasienter i behandling for rusmiddelavhengighet. Tidsskrift for Norsk psykologforening, 49, 1067–1073. https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2005.001069.x

Burns, L., Teesson, M. & O'Neill, K. (2005). The impact of comorbid anxiety and depression on alcohol treatment outcomes. Addiction, 100(6), 787–796.

Cavicchioli, M., Prudenziati, F., Movalli, M., Ramella, P. & Maffei, C. (2019). The Severity of Personality Pathology: A Risk Factor for Concurrent Substance Use Disorders in Alcohol Use Disorder. Journal of Dual Diagnosis, 15(3), 159–171. https://doi.org/10.1080/15504263.2019.1612131

Charlet, K. & Heinz, A. (2017). Harm reduction – a systematic review on effects of alcohol reduction on physical and mental symptoms. Addiction Biology, 22(5), 1119–1159. https://doi.org/10.1111/adb.12414

Connor, J. P., Haber, P. S. & Hall, W. D. (2016). Alcohol use disorders. The Lancet, 387(10022), 988–998. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(15)00122-1

Crowe, S. F., Cammisuli, D. M. & Stranks, E. K. (2020). Widespread cognitive deficits in alcoholism persistent following prolonged abstinence: an updated meta-analysis of studies that used standardised neuropsychological assessment tools. Archives of Clinical Neuropsychology, 35(1), 31–45. https://doi.org/10.1093/arclin/acy106

Darvishi, N., Farhadi, M., Haghtalab, T. & Poorolajal, J. (2015). Alcohol-related risk of suicidal ideation, suicide attempt, and completed suicide: a meta-analysis. PLOS ONE, 10(5), e0126870. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241874

Debell, F., Fear, N. T., Head, M., Batt-Rawden, S., Greenberg, N., Wessely, S. & Goodwin, L. (2014). A systematic review of the comorbidity between PTSD and alcohol misuse. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 49(9), 1401–1425.

DeMartini, K. S., Devine, E. G., DiClemente, C. C., Martin, D. J., Ray, L. A. & O’Malley, S. S. (2014). Predictors of pretreatment commitment to abstinence: results from the COMBINE study. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 75(3), 438–446. https://doi.org/10.15288/jsad.2014.75.438

Durazzo, T. C. & Meyerhoff, D. J. (2017). Psychiatric, demographic, and brain morphological predictors of relapse after treatment for an alcohol use disorder. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 41(1), 107–116. https://doi.org/10.1111/acer.13267

Fiabane, E., Scotti, L., Zambon, A., Vittadini, G. & Giorgi, I. (2019). Frequency and predictors of alcohol-related outcomes following alcohol residential rehabilitation programs: A 12-month follow-up study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(5), 722. https://doi.org/10.3390/ijerph16050722

Folkehelseinstituttet. (2019). Rusbrukslidelser i Norge. Folkehelseinstituttet.

Fritz, M., Klawonn, A. M. & Zahr, N. M. (2019). Neuroimaging in alcohol use disorder: From mouse to man. Journal of Neuroscience Research, 100(5), 1140–1158. https://doi.org/10.1002/jnr.24423

Grant, B. F., Chou, S. P., Saha, T. D., Pickering, R. P., Kerridge, B. T., Ruan, W. J., Huang, B., Jung, J., Zhang, H., & Fan, A. (2017). Prevalence of 12-month alcohol use, high-risk drinking, and DSM-IV alcohol use disorder in the United States, 2001–2002 to 2012–2013: results from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions. JAMA Psychiatry, 74(9), 911–923. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2017.2161

Grant, B. F., Goldstein, R. B., Saha, T. D., Chou, S. P., Jung, J., Zhang, H., Pickering, R. P., Ruan, J. W., Smith, S. M., &. . . Huang, B. (2015). Epidemiology of DSM-5 alcohol use disorder: results from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III. JAMA Psychiatry, 72(8), 757–766. https:/doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2015.0584

Grant, B. F., Stinson, F. S., Dawson, D. A., Chou, S. P., Dufour, M. C., Compton, W., Pickering, R. P. & Kaplan, K. (2004). Prevalence and co-occurrence of substance use disorders and independentmood and anxiety disorders: Results from the national epidemiologic survey on alcohol and relatedconditions. Archives of General Psychiatry, 61(8), 807–816. https://doi.org/10.1001/archpsyc.61.8.807

Gutkind, S., Gorfinkel, L. R. & Hasin, D. S. (2021). Prospective effects of loneliness on frequency of alcohol and marijuana use. Addictive Behaviors, 107115. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2021.107115

Halkjelsvik, T. & Storvoll, E. E. (2015). Andel av befolkningen i Norge med et risikofylt alkoholkonsum målt gjennom Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT). Nordic Studies on Alcohol and Drugs, 32(1), 61–72. https://doi.org/10.1515/nsad-2015-0008

Hansen, E. M., Mejldal, A. & Nielsen, A. S. (2020). Predictors of readmission following outpatient treatment for alcohol use disorder. Alcohol and Alcoholism, 55(3), 291–298. https://doi.org/10.1093/alcalc/agaa018

Haug, S. & Schaub, M. P. (2016). Treatment outcome, treatment retention, and their predictors among clients of five outpatient alcohol treatment centres in Switzerland. BMC Public Health, 16(1), 1–10. https://doi.org/10.1186/s12889-016-3294-4

Henssler, J., Müller, M., Carreira, H., Bschor, T., Heinz, A. & Baethge, C. (2021). Controlled drinking–non-abstinent versus abstinent treatment goals in alcohol use disorder: a systematic review, meta-analysis and meta-regression. Addiction, 116(8), 1973–1987. https://doi.org/10.1111/add.15329

Hunter-Reel, D., McCrady, B. S., Hildebrandt, T. & Epstein, E. E. (2010). Indirect effect of social support for drinking on drinking outcomes: the role of motivation. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 71(6), 930–937. https://doi.org/10.15288/jsad.2010.71.930

Kendler, K. S., Ohlsson, H., Sundquist, J. & Sundquist, K. (2017). School achievement, IQ, and risk of alcohol use disorder: a prospective, co-relative analysis in a Swedish national cohort. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 78(2), 186–194. https://doi.org/10.15288/jsad.2017.78.186

Komasi, S., Rezaei, F., Hemmati, A., Rahmani, K., Amianto, F. & Miettunen, J. (2022). Comprehensive meta-analysis of associations between temperament and character traits in Cloninger’s psychobiological theory and mental disorders. Journal of International Medical Research, 50(1) https://doi.org/10.1177/03000605211070766

Kringlen, E., Torgersen, S. & Cramer, V. (2001). A Norwegian psychiatric epidemiological study. American Journal of Psychiatry, 158(7), 1091–1098. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.158.7.1091

Landheim, A., Bakken, K. & Vaglum, P. (2002). Sammensatte problemer og separate systemer: Psykiske lidelser blant rusmisbrukere til behandling i russektoren. Norsk epidemiologi, 12(3), 309–318. https://doi.org/10.5324/nje.v12i3.383

Lauritzen, G. O., Ravndal, E. & Larsson, J. L. (2012). Gjennom 10 år. En oppfølgingsundersøkelse av narkotikabrukere i behandling (8271713914). https://www.fhi.no/globalassets/dokumenterfiler/rapporter/2012/sirusrap.6.12.pdf

Le Berre, A. P., Fama, R. & Sullivan, E. V. (2017). Executive functions, memory, and social cognitive deficits and recovery in chronic alcoholism: a critical review to inform future research. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 41(8), 1432–1443. https://doi.org/10.1111/acer.13431

Lubman, D. I., Garfield, J. B., Manning, V., Berends, L., Best, D., Mugavin, J. M., Lam., T., Buykx, P., Larner, A., & Lloyd, B. (2016). Characteristics of individuals presenting to treatment for primary alcohol problems versus other drug problems in the Australian patient pathways study. BMC Psychiatry, 16(1), 1–11. https://doi.org/10.1186/s12888-016-0956-9

Luquiens, A., Reynaud, M. & Aubin, H. (2011). Is controlled drinking an acceptable goal in the treatment of alcohol dependence? A survey of French alcohol specialists. Alcohol and Alcoholism, 46(5), 586–591. https://doi.org/10.1093/alcalc/agr083

Maillard, A., Poussier, H., Boudehent, C., Lannuzel, C., Vicente, A., Vabret, F., Cabe, N., &Pitel, A. L. (2020). Short-term neuropsychological recovery in alcohol use disorder: A retrospective clinical study. Addictive Behaviors, 105, 106350. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2020.106350

McKay, J. R. (2017). Making the hard work of recovery more attractive for those with substance use disorders. Addiction, 112(5), 751–757. https://doi.org/10.1111/add.13502

Mellentin, A. I., Ellermann, A. E., Nielsen, B., Mejldal, A., Möller, S. & Nielsen, A. S. (2018). The prognosis of out-patient alcohol treatment among parents with childcare responsibility. BJPsych Open, 4(6), 471–477. https://doi.org/10.1192/bjo.2018.69

Newton-Howes, G. M. & Foulds, J. A. (2018a). Personality disorder and alcohol use disorder: an overview. Psychopathology, 51(2), 130–136. https://doi.org/10.1159/000486602

Newton-Howes, G. M. & Foulds, J. A. (2018b). Personality disorder and treatment outcome in alcohol use disorder. Current Opinion in Psychiatry, 31(1), 50–56. https://doi.org/10.1097/yco.0000000000000375

Newton-Howes, G. M., Foulds, J. A., Guy, N. H., Boden, J. M. & Mulder, R. T. (2017). Personality disorder and alcohol treatment outcome: systematic review and meta-analysis. The British Journal of Psychiatry, 211(1), 22–30. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.116.194720

Nguyen, L.-C., Durazzo, T. C., Dwyer, C. L., Rauch, A. A., Humphreys, K., Williams, L. M. & Padula, C. B. (2020). Predicting relapse after alcohol use disorder treatment in a high-risk cohort: The roles of anhedonia and smoking. Journal of Psychiatric Research, 126, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2020.04.003

Nixon, S. J. & Lewis, B. (2019). Cognitive training as a component of treatment of alcohol use disorder: A review. Neuropsychology, 33(6), 822–841. https://doi.org/10.1037/neu0000575

Norcross, J. C. & Lambert, M. J. (2011). Evidence based therapy relationships. I J. C. Norcross (red.), Psychotherapy relationships that work: evidence-based responsiveness (2. utg., s. 113–142). American Psychological Assocation.

Norsk psykologforening. (2007). Prinsipperklæring om evidensbasert psykologisk praksis. Oslo: Norsk psykologforening. https://www.psykologforeningen.no/medlem/evidensbasert-praksis/prinsipperklaering-1-om-evidensbasert-psykologisk-praksis-2

Orlinsky, D. E., Rønnestad, M. H. & Willutzki, U. (2004). Fifty years of psychotherapy process-outcome research: Continuity and change. I M. J. Lambert (red.), Bergin and Garfield's handbook of psychotherapy and behavior change (5. utg., s. 307–390). Wiley.

Oscar-Berman, M. & Marinkovic, K. (2007). Alcohol. I A. Kalechstein & W. G. van Gorp (red.), Neuropsychology and substance use: State-of-the-art and future directions (s. 43–74). Taylor & Francis.

Pandey, S., Bolstad, I., Lien, L. & Bramness, J. G. (2021). Antisocial personality disorder among patients in treatment for alcohol use disorder (AUD): characteristics and predictors of early relapse or drop-out. Substance Abuse and Rehabilitation, 12, 11. https://doi.org/10.2147/SAR.S296526

Paquette, C. E., Daughters, S. B. & Witkiewitz, K. (2022). Expanding the continuum of substance use disorder treatment: Nonabstinence approaches. Clinical Psychology Review, 91, 102110. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2021.102110

Patton, J. H., Stanford, M. S. & Barratt, E. S. (1995). Factor structure of the Barratt impulsiveness scale. Journal of Clinical Psychology, 51(6), 768–774. https://doi.org/10.1002/1097-4679(199511)51:6768::AID-JCLP22705106073.0.CO;2-1

Probst, C., Manthey, J., Martinez, A. & Rehm, J. (2015). Alcohol use disorder severity and reported reasons not to seek treatment: a cross-sectional study in European primary care practices. Substance Abuse Treatment, Prevention, and Policy, 10(1), 1–10. https://doi.org/10.1186/s13011-015-0028-z

Ray, L. A., Bujarski, S., Grodin, E., Hartwell, E., Green, R., Venegas, A., Lim., A. C., Gillis, A., &Miotto, K. (2019). State-of-the-art behavioral and pharmacological treatments for alcohol use disorder. The American Journal of Drug and Alcohol Abuse, 45(2), 124–140. https://doi.org/10.1080/00952990.2018.1528265

Reneflot, A., Aarø, L. E., Aase, H., Reichborn-Kjennerud, T., Tambs, K. & Øverland, S. (2018). Psykisk helse i Norge. Folkehelseinstituttet. https://www.fhi.no/globalassets/dokumenterfiler/rapporter/2018/psykisk_helse_i_norge2018.pdf

Requena-Ocaña, N., Araos, P., Flores, M., García-Marchena, N., Silva-Peña, D., Aranda, J., Rivera, P., Ruiz, J. J., Serrano, A., Pavón, F. J., Suárez, J., & Rodriguez de Fonseca, F. (2021). Evaluation of neurotrophic factors and education level as predictors of cognitive decline in alcohol use disorder. Scientific Reports, 11(1), 1–14. https://doi.org/10.1038/s41598-021-95131-2

Rhee, T. G. & Rosenheck, R. A. (2020). Alcohol Use Disorder Among Adults Recovered From Substance Use Disorders. The American Journal on Addictions, 29(4), 331–339. https://doi.org/10.1111/ajad.13026

Ros-Cucurull, E., Palma-Álvarez, R. F., Cardona-Rubira, C., García-Raboso, E., Jacas, C., Grau-López, L., Abad, A. C., Rodriguez-Cintas, L., Ros-Montalbán, S., Casas, M., Ramos-Quiroga, J. A., & Roncero, C. (2018). Alcohol use disorder and cognitive impairment in old age patients: A 6 months follow-up study in an outpatient unit in Barcelona. Psychiatry Research, 261, 361–366. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2017.12.069

Shield, K. D., Gmel, G., Gmel, G., Mäkelä, P., Probst, C., Room, R. & Rehm, J. (2017). Life-time risk of mortality due to different levels of alcohol consumption in seven European countries: implications for low-risk drinking guidelines. Addiction, 112(9), 1535–1544. https://doi.org/10.1111/add.13827

Shield, K. D., Manthey, J., Rylett, M., Probst, C., Wettlaufer, A., Parry, C. D. & Rehm, J. (2020). National, regional, and global burdens of disease from 2000 to 2016 attributable to alcohol use: a comparative risk assessment study. The Lancet Public Health, 5(1), e51–e61. https://doi.org/10.1016/S2468-2667(19)30231-2

Simpson, T. L., Rise, P., Browne, K. C., Lehavot, K. & Kaysen, D. (2019). Clinical presentations, social functioning, and treatment receipt among individuals with comorbid life-time PTSD and alcohol use disorders versus drug use disorders: findings from NESARC-III. Addiction, 114(6), 983–993. https://doi.org/10.1111/add.14565

Skule, C., Berge, T., Eilertsen, E., Ulleberg, P., Dallavara Lending, H., Egeland, J. & Landrø, N. I. (2017). Levels of alcohol use and depression severity as predictors of missed therapy sessions in cognitive behavioural psycho-educational group treatment for depression. Addiction Research & Theory, 25(1), 11–16. https://doi.org/10.3109/16066359.2016.1173683

Skutle, A., Bu, E. T. H., Jellestad, F. K. & van de Glind, G. (2014). «Se meg, i tide»: ADHD som tidlig risikofaktor for rusmiddelmisbruk – en sammenlignende studie. Tidsskrift for Norsk psykologforening, 287–292.

Sliedrecht, W., de Waart, R., Witkiewitz, K. & Roozen, H. G. (2019). Alcohol use disorder relapse factors: A systematic review. Psychiatry Research, 278, 97–115. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2019.05.038

Sliedrecht, W., Roozen, H. G., Witkiewitz, K., de Waart, R. & Dom, G. (2021). The association between impulsivity and relapse in patients with alcohol use disorder: A literature review. Alcohol and Alcoholism, 56(6), 637–650. https://doi.org/10.1093/alcalc/agaa132

Sofin, Y., Danker-Hopfe, H., Gooren, T. & Neu, P. (2017). Predicting inpatient detoxification outcome of alcohol and drug dependent patients: the influence of sociodemographic environment, motivation, impulsivity, and medical comorbidities. Journal of Addiction, Artikkel ID 6415831. https://doi.org/10.1155/2017/6415831

Stavro, K., Pelletier, J. & Potvin, S. (2013). Widespread and sustained cognitive deficits in alcoholism: a meta-analysis. Addiction Biology, 18(2), 203–213. https://doi.org/10.1111/j.1369-1600.2011.00418.x

Stenius, K., Witbrodt, J., Engdahl, B. & Weisner, C. (2010). For the marginalized or for the integrated? A comparative study of addiction treatment systems in Sweden and the United States. Contemporary Drug Problems, 37(3), 417–448. https://doi.org/10.1177/009145091003700304

Sullivan, A., Ridley, N., Monds, L. A., Logge, W., Hurzeler, T. & Morley, K. C. (2021). Assessing the validity of the Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS-IV) in predicting completion in a long-term residential rehabilitation for substance use problems. Applied Neuropsychology: Adult, 1–6. https://doi.org/10.1080/23279095.2021.1967954

Swendsen, J., Conway, K. P., Degenhardt, L., Dierker, L., Glantz, M., Jin, R., Merikangas, K. R., Sampson, N., & Kessler, R. C. (2009). Socio-demographic risk factors for alcohol and drug dependence: the 10-year follow-up of the national comorbidity survey. Addiction, 104(8), 1346–1355. https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2009.02622.x

Thorberg, F. A., Young, R. M., Hasking, P., Lyvers, M., Connor, J. P., London, E. D., Huang, Y. L., Feeney, G. F. X. (2019). Alexithymia and Alcohol Dependence: The Roles of Negative Mood and Alcohol Craving. Substance Use & Misuse, 54(14), 2380–2386. https://doi.org/10.1080/10826084.2019.1650773

Um, M., Hershberger, A. R., Whitt, Z. T. & Cyders, M. A. (2018). Recommendations for applying a multi-dimensional model of impulsive personality to diagnosis and treatment. Borderline Personality Disorder and Emotion Dysregulation, 5(1), 1–17. https://doi.org/10.1186/s40479-018-0084-x

Wampold, B. E. (2010). The research evidence for the common factors models: A historically situated perspective. I B. L. Duncan, S. D. Miller, B. E. Wampold & M. A. Hubble (red.), The heart and soul of change: Delivering what works. (2. utg., s. 49–81). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/12075-002

Westermeyer, J. J., Soukup, B., Mayer, J. & Lee, K. (2021). Identifying, Assessing, and Treating Korsakoff Syndrome Patients: Updated Perspectives. The Journal of Nervous and Mental Disease, 209(8), 592–599. https://doi.org/10.1097/NMD.0000000000001351