Defining dosing pattern characteristics of successful tapers following methadone maintenance treatment: results from a population‐based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify dose-tapering strategies associated with sustained success following methadone maintenance treatment (MMT). DESIGN: Population-based retrospective cohort study. SETTING: Linked administrative medication dispensation data from British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: From 25 545 completed MMT episodes, 14 602 of which initiated a taper, 4183 individuals (accounting for 4917 MMT episodes) from 1996 to 2006 met study inclusion criteria. MEASUREMENTS: The primary outcome was sustained successful taper, defined as a daily dose ≤5 mg per day in the final week of the treatment episode and no treatment re-entry, opioid-related hospitalization or mortality within 18 months following episode completion. FINDINGS: The overall rate of sustained success was 13% among episodes meeting inclusion criteria (646 of 4917), 4.4% (646 of 14 602) among all episodes initiating a taper and 2.5% (646 of 25 545) among all completed episodes in the data set. The results of our multivariate logistic regression analyses suggested that longer tapers had substantially higher odds of success [12-52 weeks versus <12 weeks: odds ratio (OR): 3.58; 95% confidence interval (CI): 2.76-4.65; >52 weeks versus <12 weeks: OR: 6.68; 95% CI: 5.13-8.70], regardless of how early in the treatment episode the taper was initiated, and a more gradual, stepped tapering schedule, with dose decreases scheduled in only 25-50% of the weeks of the taper, provided the highest odds of sustained success (versus <25%: OR: 1.61; 95% CI: 1.22-2.14). CONCLUSIONS: The majority of patients attempting to taper from methadone maintenance treatment will not succeed. Success is enhanced by gradual dose reductions interspersed with periods of stabilization. These results can inform the development of a more refined guideline for future clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».