Impact of Chronic Pain on Treatment Prognosis for Patients with Opioid Use Disorder: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While a number of pharmacological interventions exist for the treatment of opioid use disorder, evidence evaluating the effect of pain on substance use behavior, attrition rate, and physical or mental health among these therapies has not been well established. We aim to evaluate these effects using evidence gathered from a systematic review of studies evaluating chronic non-cancer pain (CNCP) in patients with opioid use disorder. METHODS: We searched the Medline, EMBASE, PubMed, PsycINFO, Web of Science, Cochrane Database of Systematic Reviews, ProQuest Dissertations and theses Database, Cochrane Central Register of Controlled Trials, World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform Search Portal, and National Institutes for Health Clinical Trials Registry databases to identify articles evaluating the impact of pain on addiction treatment outcomes for patients maintained on opioid agonist therapy. RESULTS: Upon screening 3,540 articles, 14 studies with a combined sample of 3,128 patients fulfilled the review inclusion criteria. Results from the meta-analysis suggest that pain has no effect on illicit opioid consumption [pooled odds ratio (pOR): 0.70, 95%CI 0.41-1.17; I (2) = 0.0] but a protective effect for reducing illicit non-opioid substance use (pOR: 0.57, 95%CI 0.41-0.79; I (2) = 0.0). Studies evaluating illicit opioid consumption using other measures demonstrate pain to increase the risk for opioid abuse. Pain is significantly associated with the presence of psychiatric disorders (pOR: 2.18; 95%CI 1.6, 2.9; I (2) = 0.0%). CONCLUSION: CNCP may increase risk for continued opioid abuse and poor psychiatric functioning. Qualitative synthesis of the findings suggests that major methodological differences in the design and measurement of pain and treatment response outcomes are likely impacting the effect estimates.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».