Do abuse deterrent opioid formulations work?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We performed a systematic review to answer the question, "Does the introduction of an opioid analgesic with abuse deterrent properties result in reduced overall abuse of the drug in the community?" DESIGN: We included opioid analgesics with abuse deterrent properties (hydrocodone, morphine, oxycodone) with results restricted to the metasearch term "delayed onset," English language, use in humans, and publication years 2009-2016. All articles that contained data evaluating misuse, abuse, overdose, addiction, and death were included. The results were categorized using the Bradford-Hill criteria. RESULTS: We included 44 reports: hydrocodone (n = 7), morphine (n = 5), or oxycodone (n = 32) with Food and Drug Administration-approved Categories 1, 2, or 3 abuse deterrent labeling. The data currently available support the Hill criteria of strength (effect size), consistency (reproducibility), temporality, plausibility, and coherence. There was insufficient or no information available for the criteria of biological gradient, experiment, and analogy. We also assessed confounding factors and bias, which indicated that both were present and substantial in magnitude. CONCLUSIONS: Our analysis found that only oxycodone extended release (ER) had information available to evaluate abuse deterrence in the community. In Australia, Canada, and the United States, reformulation of oxycodone ER was followed by marked reduction in measures of abuse. The precise extent of reduced abuse cannot be calculated because of heterogeneous data sets, but the reported reductions ranged from 10 to 90 percent depending on the measure and the duration of follow-up.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».