The impact of benzodiazepine use in patients enrolled in opioid agonist therapy in Northern and rural Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benzodiazepine use is common among patients in opioid agonist therapy; this puts patients at an increased risk of overdose and death. In this study, we examine the impact of baseline and ongoing benzodiazepine use, and whether patients are more likely to terminate treatment with increasing proportion of benzodiazepine positive urine samples. We also study whether benzodiazepine use differs by geographic location. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using anonymized electronic medical records from 58 clinics offering opioid agonist therapy in Ontario. One-year treatment retention was the primary outcome of interest and was measured for patients who did and did not have a benzodiazepine positive urine sample in their first month of treatment, and as a function of the proportion of benzodiazepine-positive urine samples throughout treatment. Cox proportional hazard model was used to characterize one-year retention. RESULTS: Our cohort consisted of 3850 patients, with the average retention rate of 43.4%. Baseline benzodiazepine users had a retention rate of 39.9% and non-users had a retention rate of 44%. Patients who were benzodiazepine negative on admission benefited from an increased median days retained of 265 vs. 215 days. Patients with more than 75% of urines positive for benzodiazepines were 175% more likely to drop out of treatment than those patients with little or no benzodiazepine use. CONCLUSIONS: Baseline benzodiazepine use is predictive of decreased retention. Patients who have a higher proportion of benzodiazepine-positive urine samples are more likely to drop out of treatment compared to those who have little or no benzodiazepine detection in their urine.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».