The impact of cannabis use on patients enrolled in opioid agonist therapy in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the Canadian government legalizing cannabis in the year 2018, the potential harms to certain populations-including those with opioid use disorder-must be investigated. Cannabis is one of the most commonly used substances by patients who are engaged in medication-assisted treatment for opioid use disorder, the effects of which are largely unknown. In this study, we examine the impact of baseline and ongoing cannabis use, and whether these are impacted differentially by gender. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using anonymized electronic medical records from 58 clinics offering opioid agonist therapy in Ontario, Canada. One-year treatment retention was the primary outcome of interest and was measured for patients who did and did not have a cannabis positive urine sample in their first month of treatment, and as a function of the proportion of cannabis-positive urine samples throughout treatment. RESULTS: Our cohort consisted of 644 patients, 328 of which were considered baseline cannabis users and 256 considered heavy users. Patients with baseline cannabis use and heavy cannabis use were at increased risk of dropout (38.9% and 48.1%, respectively). When evaluating these trends by gender, only female baseline users and male heavy users are at increased risk of premature dropout. INTERPRETATION: Both baseline and heavy cannabis use are predictive of decreased treatment retention, and differences do exist between genders. With cannabis being legalized in the near future, physicians should closely monitor cannabis-using patients and provide education surrounding the potential harms of using cannabis while receiving treatment for opioid use disorder.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».