The Impact of Misuse and Diversion of Opioid Substitution Treatment Medicines: Evidence Review and Expert Consensus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Opioid substitution treatment (OST) improves outcomes in opioid dependence. However, controlled drugs used in treatment may be misused or diverted, resulting in negative treatment outcomes. This review defines a framework to assess the impact of misuse and diversion. METHODS: A systematic review of published studies of misuse and diversion of OST medicines was completed; this evidence was paired with expert real-world experience to better understand the impact of misuse and diversion on the individual and on society. RESULTS: Direct impact to the individual includes failure to progress in recovery and negative effects on health (overdose, health risks associated with injecting behaviour). Diversion of OST has impacts on a community that is beyond the intended OST recipient. The direct impact includes risk to others (unsupervised use; unintended exposure of children to diverted medication) and drug-related criminal behavior. The indirect impact includes the economic costs of untreated opioid dependence, crime and loss of productivity. CONCLUSION: While treatment for opioid dependence is essential and must be supported, it is vital to reduce misuse and diversion while ensuring the best possible care. Understanding the impact of OST misuse and diversion is key to defining strategies to address these issues.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».