Mortality among individuals accessing pharmacological treatment for opioid dependence in California, 2006–10
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate mortality rates among treated opioid-dependent individuals by cause and in relation to the general population, and to estimate the instantaneous effects of opioid detoxification and maintenance treatment (MMT) on the hazard of all-cause and cause-specific mortality. DESIGN: Population-based treatment cohort study. SETTING: Linked mortality data on all individuals first enrolled in publicly funded pharmacological treatment for opioid dependence in California, USA from 2006 to 2010. PARTICIPANTS: A total of 32 322 individuals, among whom there were 1031 deaths (3.2%) over a median follow-up of 2.6 years (interquartile range = 1.4-3.7). MEASUREMENTS: The primary outcome was mortality, indicated by time to death, crude mortality rates (CMR) and standardized mortality ratios (SMR). FINDINGS: Individuals being treated for opioid dependence had a more than fourfold increase of mortality risk compared with the general population [SMR = 4.5, 95% confidence interval (CI) = 4.2, 4.8]. Mortality risk was higher (1) when individuals were out-of-treatment (SMR = 6.1, 95% CI = 5.7, 6.5) than in-treatment (SMR = 1.8, 95% CI = 1.6, 2.1) and (2) during detoxification (SMR = 2.4, 95% CI = 1.5, 3.8) than during MMT (SMR = 1.8, 95% CI = 1.5, 2.1), especially in the 2 weeks post-treatment entry (SMR = 5.5, 95% CI = 2.7, 9.8 versus SMR = 2.5, 95% CI = 1.7, 4.9). Detoxification and MMT both independently reduced the instantaneous hazard of all-cause and drug-related mortality. MMT preceded by detoxification was associated with lower all-cause and other cause-specific mortality than MMT alone. CONCLUSIONS: In people with opiate dependence, detoxification and methadone maintenance treatment both independently reduce the instantaneous hazard of all-cause and drug-related mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».