Major Depressive Disorder and Patient Satisfaction in Relation to Methadone Pharmacokinetics and Pharmacodynamics in Stabilized Methadone Maintenance Patients
Notice bibliographique
Résumé
Many patients enrolled in methadone maintenance treatment experience significant interdose opioid withdrawal. Mood states have been related to patient satisfaction with treatment and may influence how methadone patients experience opioid withdrawal. The objective of this study was to investigate the influence of major depressive disorder on response to methadone in patients on methadone maintenance treatment. Seventeen methadone patients (7 depressed and 10 not depressed) had pharmacokinetic and pharmacodynamic assessments (opioid withdrawal, drug effects, and mood) over one 24-hour dosing interval. Subjects were also divided based on their satisfaction with methadone treatment: 12 holders and 5 nonholders. Depressed subjects experienced more dysphoric opioid effects as measured by the Addiction Research Centre Inventory (area under the effect versus time curve, 14 +/- 32 vs -31 +/- 47, P < 0.04) and had higher scores on the Subjective Opioid Withdrawal Scale (area under the effect versus time curve, 33 +/- 97 vs -74 +/- 67, P < 0.02) over the dosage interval. Hamilton Depression scores significantly correlated with trough subjective opioid withdrawal scale scores (r = 0.7, P < 0.004). Nonholders had significantly higher exposure to unbound (S)-methadone compared with holders, specifically: trough concentration (6.1 +/- 2.7 ng/mL vs 2.7 +/- 1.7 ng/mL, P < 0.01), average steady-state concentration (7.6 +/- 4.0 ng/mL vs 4.1 +/- 2.5 ng/mL, P < 0.05), maximum concentration (14.6 +/- 7.1 ng/mL vs 7.5 +/- 4.2 ng/mL, P < 0.04), and area under the curve (183 +/- 95 h*ng/mL vs 99 +/- 61 h*ng/mL, P < 0.05). Study findings suggest that (S)-methadone may relate to patients' dissatisfaction with methadone treatment. Depressed methadone patients may be more sensitive to negative opioid effects and opioid withdrawal.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».