Supervised Injectable Heroin: A Clinical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Six recent randomised control trials (RCTs) have suggested that supervised injectable heroin (SIH) can be effective in patients who persist in street heroin use during methadone treatment. However, short-term randomised control trials have limitations in assessing the effectiveness of treatments for addictive disorders, which are chronic and relapsing disorders of motivation. These RCTs particularly fail to capture the process of the SIH treatment and the diversity of influence and change over time. METHOD: This narrative review is based on the analysis of published data. Conclusions are drawn from a process of reflection informed by experience in delivering one of the published trials, subsequent experiences in varying the way SIH is delivered, and through consideration of possible mechanisms of action of SIH. OBSERVATIONS: Many long-term, socially marginalised and demoralised people who are addicted to heroin experience few rewards from the stability afforded by methadone treatment. Supervised injected heroin is sufficiently reinforcing for many of these individuals to attend daily and participate in highly structured treatment. With an adequate daily dose of supervised methadone to avoid withdrawal dysphoria, occasional diamorphine injections-not necessarily twice daily, or even every day-is enough to hold people in treatment. Participation was associated with reduced amounts of non-prescribed drug use, a gradual change in self-image and attitude, and for some subjects, a movement towards social reintegration and eventual withdrawal from SIH. CONCLUSIONS: Prescribed heroin is sufficiently motivating to hold a proportion of recidivist addicts in long-term treatment. Participation in structured treatment provides respite from compulsive drug use, and a proportion of subjects develop sufficient rewards from social reintegration to successfully withdraw from treatment. Such change, when it occurs, is slow and stuttering.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».