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Enregistrement W2460625433 · doi:10.1136/bcr-2016-215557

Treatment of opioid use disorder in an innovative community-based setting after multiple treatment attempts in a woman with untreated HIV

2016· article· en· W2460625433 sur OpenAlexaff
Pauline Voon, Ronald Joe, Christopher Fairgrieve, Keith Ahamad

Notice bibliographique

RevueBMJ Case Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthAIDS VancouverUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésHarm reductionMedicineMethadoneAbstinenceOpioid use disorderPsychiatryPharmacotherapyPsychological interventionHeroinOpiate Substitution TreatmentIntensive care medicineDosingMethadone maintenanceDirectly Observed TherapySubstance abuseOpioidHuman immunodeficiency virus (HIV)DrugInternal medicineFamily medicineBuprenorphine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid use disorder is associated with significant health and social harms. Various evidence-based interventions have proven successful in mitigating these harms, including harm reduction strategies and pharmacological treatment such as methadone. We present a case of a 35-year-old HIV-positive woman who was off antiretroviral therapy due to untreated opioid use disorder, and had a history of frequently self-discharging from hospital against medical advice. During the most recent hospital admission, the patient was transferred to an innovative community-based clinical support residence that supported harm reduction. Initially, she received methadone to only manage the withdrawal symptoms rather than for long-term maintenance therapy. However, with gradual dose increases to treat cravings and withdrawal, she ultimately discontinued all drug use and reinitiated antiretroviral therapy. This case highlights that patients whose goal is not abstinence can be successfully treated for acute medical illnesses and comorbid substance use disorders using harm reduction approaches, including appropriate dosing of pharmacotherapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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