Chronic pain and opioid misuse: a review of reviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The crisis of prescription opioid (PO) related harms has focused attention toward identifying and treating high-risk populations. This review aims to synthesize systematic reviews on the epidemiology and clinical management of comorbid chronic pain and PO or other substance misuse. METHODS: A systematic database search was conducted to identify systematic reviews published between 2000 and 2016. Eligible studies were systematic reviews related to chronic non-cancer pain and PO or other substance misuse. Evidence from the included reviews was synthesized according to epidemiology and clinical management themes. RESULTS: Of 1908 identified articles, 18 systematic reviews were eligible for final inclusion. Two meta-analyses estimated the prevalence of chronic non-cancer pain in individuals using POs non-medically to be approximately 48% to 60%, which is substantially higher than the prevalence of chronic non-cancer pain in general population samples (11% to 19%). Five systematic reviews estimated the rates of PO or other opioid use in chronic pain populations with substantial variation in results (0.05% to 81%), likely due to widely varying definitions of dependence, substance use disorder, misuse, addiction, and abuse. Several clinical assessment and treatment approaches were identified, including: standardized assessment instruments; urine drug testing; medication counts; prescription drug monitoring programs; blood level monitoring; treatment agreements; opioid selection; dosing and dispensing strategies; and opioid agonist treatment. However, the reviews commonly noted serious limitations, inconsistencies, and imprecision of studies, and a lack of evidence on effectiveness or clinical utility for the majority of these strategies. CONCLUSION: Overall, current systematic reviews have found a lack of high-quality evidence or consistent findings on the prevalence, risk factors, and optimal clinical assessment and treatment approaches related to concurrent chronic pain and substance misuse. Given the role of systematic reviews in guiding evidence-based medicine and health policy, there is an urgent need for high-quality primary research to guide future systematic reviews to address the escalating epidemic of harms related to chronic pain and substance misuse.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».