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Enregistrement W2224031450 · doi:10.1097/02024458-201512000-00005

Case-Control Study of Risks and Causes of Death Amongst Opioid Dependent Patients on Methadone Maintenance Treatment

2015· article· en· W2224031450 sur OpenAlexaffvenue
Edyta Truszkowska, Peter McCarron, P. F. Konovalov, Tahir Galander, Suzi Lyons, Eamon Keenan, Bobby P. Smyth

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMethadoneQuartileMethadone maintenanceImprisonmentPopulationAttendanceInternal medicineDemographyPsychiatryConfidence intervalEnvironmental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: International studies indicate that methadone maintenance treatment (MMT) reduces mortality in patients with opioid use disorder, but mortality remains elevated compared to that of the general population. This study investigated risk factors impacting upon mortality among patients on MMT. Methods: The study was conducted at an addiction treatment clinic. We utilised a case-control design matching all deaths occurring between February 2005 and February 2012 inclusive with another attendee in terms of age and gender. Results: There were 80 deaths with median age 35 years (inter quartile range (IQR) 30–41 years). The causes of death were categorised as poisoning (48%), medical (36%) and trauma (16%). The median methadone dose of cases was 70mg (IQR 55–90) and was not significantly different from the control group (median 80mg, IQR60–90, p=0.58). There was no significant difference between the fatalities and the controls in terms of recent misuse of cocaine. Cases were more likely to have a history of imprisonment (71% versus 35%, p<0.001), HIV infection (29% versus 12%, p=0.01) and non-HIV related medical problems (47% versus 16%, p<0.001). They were also more likely to have missed attendance at the clinic for at least one week (23% versus 1%, p<0.001). Conclusions: Methadone dose was not associated with increased mortality. A life history of imprisonment (not only recent release) was a marker for increased risk of death while on MMT. Treatment non-attendance was associated with increased mortality and services should seek to actively follow-up on patients who drop out of treatment. Objectifs: Des études internationales montrent que le traitement de maintien à la méthadone (TMM) réduit la mortalité chez les patients avec des troubles de consommation d'opioïdes mais que la mortalité demeure élevée en comparaison avec la population générale. Cette étude a examiné les facteurs de risque ayant un impact sur la mortalité parmi des patients sous TMM. Méthodologie: L’étude s'est déroulée dans une clinique de traitement des dépendances. Nous avons utilisé un devis d’étude cas-témoin et apparié avec un patient de la clinique, sur la base de l’âge et du genre, tous les décès survenus entre les mois de février 2005 et février 2012 inclusivement. Résultats: Il y a eu 80 décès dont l’âge médian était de 35 ans (écart interquartile (EI) 30–41 ans). Les causes de décès ont été catégorisées comme suit: empoisonnement (48%), médical (36%) et trauma (16%). La dose médiane de méthadone des cas était de 70 mg (EI 55–90) et n’était pas significativement différente du groupe témoin (médiane 80 mg, EI 60–90, p=0,58). Il n'y avait aucune différence significative entre les cas et les témoins quant à l'abus récent de cocaïne. Les cas étaient plus susceptibles d'avoir un historique d'emprisonnement (71% versus 35%, p<0.001), d’être infectés par le VIH (29% versus 12%, p=0.01) et d'avoir des problèmes médicaux nonreliés au VIH (47% versus 16%, p<0.001). Ils étaient aussi plus susceptibles d'avoir manqué leurs rendez-vous à la clinique pendant une période d'au moins une semaine (23% versus 1%, p<0.001). Conclusions: La dose de méthadone n’était pas associée à une augmentation de la mortalité. Avoir été emprisonné à vie (pas seulement une libération récente) était un indicateur d'un plus grand risque de décès pendant un TMM. Manquer des traitements était associé avec une augmentation de la mortalité et les services devraient envisager suivre activement les patients qui abandonnent leur traitement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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