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Enregistrement W2103146910 · doi:10.1186/s13643-015-0042-2

The impact of chronic pain on opioid addiction treatment: a systematic review protocol

2015· review· en· W2103146910 sur OpenAlexafffundabout
Brittany B. Dennis, Monica Bawor, James Paul, Michael Varenbut, Jeff Daiter, Carolyn Plater, Guillaume Paré, David C. Marsh, Andrew Worster, Dipika Desai, Lehana Thabane, Zainab Samaan

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensHamilton General HospitalMcMaster University Medical CentreSt. Joseph’s Healthcare HamiltonNOSM UniversityCentre for Addiction and Mental HealthPopulation Health Research InstituteNatural Resources CanadaCanadian Centre on Substance Use and AddictionMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBuprenorphineMethadoneChronic painMEDLINEPsycINFOAddictionOpioidSystematic reviewClinical trialRandomized controlled trialPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The consequences of opioid relapse among patients being treated with opioid substitution treatment (OST) are serious and can result in abnormal cardiovascular function, overdose, and mortality. Chronic pain is a major risk factor for opioid relapse within the addiction treatment setting. There exist a number of opioid maintenance therapies including methadone, buprenorphine, naltrexone, and levomethadyl acetate (LAAM), of which the mediating effects of pain on treatment attrition, substance use behavior, and social functioning may differ across therapies. We aim to 1) evaluate the impact of pain on the treatment outcomes of addiction patients being managed with OST and 2) identify the most recently published opioid maintenance treatment guidelines from the United States, Canada, and the UK to determine how the evidence is being translated into clinical practice. METHODS/DESIGN: The authors will search Medline, EMBASE, PubMed, PsycINFO, Web of Science, Cochrane Database of Systematic Reviews, ProQuest Dissertations and theses Database, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform Search Portal, and the National Institutes for Health Clinical Trials Registry. We will search www. GUIDELINES: gov and the National Institute for Care and Excellence (NICE) databases to identify the most recently published OST guidelines. All screening and data extraction will be completed in duplicate. Provided the data are suitable, we will perform a multiple treatment comparison using Bayesian meta-analytic methods to produce summary statistics estimating the effect of chronic pain on all OSTs. Our primary outcome is substance use behavior, which includes opioid and non-opioid substance use. We will also evaluate secondary endpoints such as treatment retention, general physical health, intervention adherence, personal and social functioning, as well as psychiatric symptoms. DISCUSSION: This review will capture the experience of treatment outcomes for a sub-population of opioid addiction patients and provide an opportunity to distinguish the best quality guidelines for OST. If chronic pain truly does result in negative consequences for opioid addiction patients, it is important we identify which OSTs are most appropriate for chronic pain patients as well as ensure the treatment guidelines incorporate this information. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42014014015 http://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.asp?ID=CRD42014014015#.VS1Qw1wkKGM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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