Predictors of Opioid-Related Death During Methadone Therapy
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.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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 ».