Comparative Abuse Liability and Pharmacological Effects of Meprobamate, Triazolam, and Butabarbital
Notice bibliographique
Résumé
Implementation of regulations to control the prescribing of benzodiazepines in New York State in 1989 resulted in a 55% decrease in benzodiazepine prescribing, with a concomitant increase in the rates of prescribing older sedative-hypnotic compounds such as butabarbital (30% increase) and meprobamate (125% increase). In a double-blind, crossover, placebo-controlled study, we compared the behavioral and pharmacological effects of triazolam, meprobamate, and butabarbital in 14 recreational drug users. Placebo and three doses each of triazolam, meprobamate, and butabarbital were administered to each subject in a random order. Objective tests (motor performance, concentration) and subjective response questionnaires measured drug effects. Triazolam, meprobamate, and butabarbital showed comparable negative dose-response slopes on the objective measures. On the basis of these objective data, equivalent doses for the three compounds were determined to be as follows: 0.5 mg triazolam = 2,400 mg meprobamate = 400 mg butabarbital. Subjective effects data on equivalent doses show that butabarbital produced the highest peak score on Cole/ARCI Abuse Potential, ARCI Pentobarbital Chlorpromazine Alcohol Group (PCAG), and "drug strength" scales. Triazolam and butabarbital produced equivalent results on ARCI Morphine Benzedrine Group (MBG), Cole/ARCI Euphoria, and "drug liking" scales. Meprobamate was indistinguishable from placebo on euphoria and abuse potential scales. Behavioral economics analysis indicated a price crossover point two times higher for butabarbital (400 mg) than for any other drug condition. These data indicate a comparative abuse liability of butabarbital > triazolam > or = meprobamate, suggesting that the prescribing restrictions on benzodiazepines had little net benefit on abuse risk in the population and may have increased the risk of overdose morbidity and mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».