Association between cannabis use and treatment outcomes in patients receiving methadone maintenance treatment: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the non-medical use of prescription opioids increasingly becoming a method of abuse in Canada, the number of patients requiring methadone maintenance treatment (MMT) for opioid use disorder has increased dramatically. The rate of cannabis use in this population is disproportionately high (~50 %). Because its use is generally perceived as harmless, cannabis use is often not monitored during MMT. Current literature regarding the effects of cannabis use on MMT is conflicting, and the presence and nature of an association has not been clearly established. The primary objective of this review will be to conduct a systematic review of the literature and, if appropriate, a meta-analysis to determine whether there is an association between cannabis use and MMT outcomes. A secondary objective will be to perform subgroup analyses (by age, sex, method of cannabis measurement, and country) to determine whether cannabis use differentially influences MMT outcomes within these subgroups. METHODS/DESIGN: The search will be conducted on the following electronic databases using a predefined search strategy: MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL). Two authors (LZ and MB) will independently screen articles using predetermined inclusion/exclusion criteria and will extract data from included articles using a pilot-tested data extraction form. Disagreements at all stages of the screening process will be settled through discussion, and when consensus cannot be reached, a third author (ZS) will be consulted. An assessment of quality and risk of bias will be conducted on all included articles, and a sensitivity analysis will be used to compare results of studies with high and low risk of bias. We will perform random- and fixed-effects meta-analyses, if appropriate, with heterogeneity calculated using the I (2) statistic and formal evaluation of publication bias. DISCUSSION: Results of this systematic review will elucidate the association between cannabis use and methadone maintenance treatment outcomes. We will provide evidence that will be useful to clinicians regarding whether monitoring cannabis use during MMT is advantageous for optimizing MMT outcomes. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42015029372.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».