Methadone Death, Dosage and Torsade de Pointes: Risk-Benefit Policy Implications
Notice bibliographique
Résumé
Methadone maintenance treatment (MMT) for opioid dependency has consistently shown important heath, social and legal benefits. What started as a small experimental program in Lexington, Kentucky has grown and expanded substantially over 35 years. Its practice is now well established both in specialized centers and in the broader community. In society, methadone deaths represent an important issue of public safety: methadone diversion to and ingestion by nontolerant individuals outside of treatment. Within treatment, methadone deaths occur most commonly in the early stabilization period (due to issue of tolerance), in periods of transition, or among certain individuals who abuse other substances (opioids, benzodiazepines, or alcohol). Research suggests moderately high methadone dosages help improve patient retention. Results from pharmacodynamic, kinetic and stereospecific studies continue to support the importance of individualizing dose. For some patients, much larger doses may be necessary to fully achieve all pharmacotherapy goals of treatment. Practitioners must be cautious however as certain patients on higher dosages are predisposed to torsade de pointes and increased mortality. Policymakers have a responsibility in their decision-making to balance the quality of life benefits for patients within MMT with the risks of increased mortality both for individuals within treatment and the general public.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».