Heroin on trial: Systematic review and meta-analysis of randomised trials of diamorphine-prescribing as treatment for refractory heroin addiction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supervised injectable heroin (SIH) treatment has emerged over the past 15 years as an intensive treatment for entrenched heroin users who have not responded to standard treatments such as oral methadone maintenance treatment (MMT) or residential rehabilitation. AIMS: To synthesise published findings for treatment with SIH for refractory heroin-dependence through systematic review and meta-analysis, and to examine the political and scientific response to these findings. METHOD: Randomised controlled trials (RCTs) of SIH treatment were identified through database searching, and random effects pooled efficacy was estimated for SIH treatment. Methodological quality was assessed according to criteria set out by the Cochrane Collaboration. RESULTS: Six RCTs met the inclusion criteria for analysis. Across the trials, SIH treatment improved treatment outcome, i.e. greater reduction in the use of illicit 'street' heroin in patients receiving SIH treatment compared with control groups (most often receiving MMT). CONCLUSIONS: SIH is found to be an effective way of treating heroin dependence refractory to standard treatment. SIH may be less safe than MMT and therefore requires more clinical attention to manage greater safety issues. This intensive intervention is for a patient population previously considered unresponsive to treatment. Inclusion of this low-volume, high-intensity treatment can now improve the impact of comprehensive healthcare provision.
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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 | 0,014 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».