Update on the clinical use of buprenorphine: in opioid-related disorders.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the current evidence on buprenorphine-naloxone for the treatment of opioid-related disorders, with a focus on primary care settings. QUALITY OF EVIDENCE: MEDLINE and the Cochrane Database of Systematic Reviews were searched. Evidence is mainly level I. MAIN MESSAGE: Buprenorphine is a partial μ-opioid agonist and κ-opioid antagonist with a long half-life and less abuse potential than methadone. For detoxification, buprenorphine is at least equivalent to methadone and is superior to clonidine. For maintenance treatment, buprenorphine is clearly superior to placebo. Methadone has a slight advantage in terms of retention in treatment, but a stepped approach with initial use of buprenorphine-naloxone is as efficacious. Use of buprenorphine in the primary care setting is feasible, safe, and effective. Authorization to prescribe buprenorphine can be obtained after completing online training. CONCLUSION: Buprenorphine is a safe and effective agent for detoxification from opioids. It can be used as a first-line agent in maintenance programs, owing to its lower abuse potential relative to other opioids. Its effectiveness in primary care settings makes it a useful therapeutic tool for family physicians.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».