Methadone Versus Buprenorphine for Opioid Use Dependence and Risk of Neonatal Abstinence Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective was to estimate the association between methadone and neonatal abstinence syndrome compared with buprenorphine using a probabilistic bias analysis to account for unmeasured confounding by severity of addiction. METHODS: We used a cohort of live-born infants exposed in utero to methadone or buprenorphine for maternal opioid maintenance therapy at Magee-Womens Hospital in Pittsburgh, PA, from 2013 to 2015 (n = 716). We determined exposure and outcome status using pharmacy billing claims. We used log-binomial regression models to assess association of treatment with neonatal abstinence syndrome after adjusting for parity, maternal race, age, delivery year, employment, hepatitis c, smoking, marital, and insurance status. We implemented probabilistic bias analysis, informed by an internal validation study, to assess the impact of unmeasured confounding by severity of addiction. RESULTS: Infants exposed to methadone in utero were more likely to experience neonatal abstinence syndrome compared with those exposed to buprenorphine (RR, 1.3; 95% CI, 1.2, 1.5). After adjustment, infants exposed to methadone were more likely (adjusted RR, 1.3; 95% CI, 1.1, 1.5) than infants exposed to buprenorphine to have the syndrome. In the validation cohort (n = 200), severe addiction was more common in methadone- versus buprenorphine-exposed deliveries (77% vs. 32%). However, adjustment for severe addiction in the bias analysis only slightly attenuated the association (RR, 1.2; 95% CI, 1.0, 1.4), supporting conventional analysis. CONCLUSIONS: Methadone is associated with increased risk of neonatal abstinence syndrome compared with buprenorphine in infants exposed in utero. This association is subject to minimal bias due to unmeasured confounding by severity of addiction.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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; 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 ».