Predictors of Opioid-Related Death During Methadone Therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We aimed to examine pharmacologic, demographic and medical comorbidity risk factors for opioid-related mortality among patients currently receiving methadone for an opioid use disorder. We conducted a population-based, nested case-control study linking healthcare and coroner's records in Ontario, Canada, from January 31, 1994 to December 31, 2010. We included social assistance recipients receiving methadone for an opioid use disorder. Within this group, cases were those who died of opioid-related causes. For each case, we identified up to 5 controls matched on calendar quarter. The primary analysis examined the association between use of psychotropic drugs (benzodiazepines, antidepressants or antipsychotics) and opioid-related mortality. Secondary analyses examined the associations between baseline characteristics, health service utilization, comorbidities and opioid-related mortality. Among 43,545 patients receiving methadone for an opioid use disorder, we identified 175 (0.4%) opioid-related deaths, along with 873 matched controls. Psychotropic drug use was associated with a two fold increased risk of opioid-related death (adjusted odds ratio (OR) 2.0; 95% confidence interval (CI) 1.2 to 3.5). Specifically, benzodiazepines (adjusted OR 1.6; 95% CI 1.1 to 2.5) and antipsychotics (adjusted OR 2.3; 95% CI 1.5 to 3.5) were independently associated with opioid-related death. Other associated factors included chronic lung disease (adjusted OR 1.7; 95% CI 1.2 to 2.6), an alcohol use disorder (adjusted OR 1.9; 95% CI 1.2 to 3.2), mood disorders (adjusted OR 1.8; 95% CI 1.0 to 3.2), and a history of heart disease (adjusted OR 5.3; 95% CI 2.0 to 14.0). Psychotropic drug use is associated with opioid-related death in patients receiving methadone. Mindfulness of these factors may reduce the risk of death among methadone recipients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle