Slow release oral morphine versus methadone for the treatment of opioid use disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the efficacy of slow release oral morphine (SROM) as a treatment for opioid use disorder (OUD). Design Systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials (RCTs). Data sources Three electronic databases were searched through 1 May 2018: the Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE and EMBASE. We also searched the following electronic registers for ongoing trials: ClinicalTrials.gov, WHO International Clinical Trials Registry Platform, Current Controlled Trials and the EU Clinical Trials Register. Eligibility criteria for selecting studies We included RCTs of all durations, assessing the effect of SROM on measures of treatment retention, heroin use and craving in adults who met the diagnostic criteria for OUD. Data extraction and synthesis Two independent reviewers extracted data and assessed risk of bias. Data were pooled using the random-effects model and expressed as risk ratios (RRs) or mean differences with 95% CIs. Heterogeneity was assessed (χ 2 statistic) and quantified (I 2 statistic) and a sensitivity analysis was undertaken to assess the impact of particular high-risk trials. Results Among 1315 records screened and four studies reviewed, four unique randomised trials met the inclusion criteria (n=471), and compared SROM with methadone. In the meta-analysis, we observed no significant differences between SROM and methadone in improving treatment retention ( RR=0.98; 95%CI: 0.94 to 1.02, p=0.34) and heroin use (RR=0.96; 95% CI: 0.61 to 1.52, p=0.86). Craving data was not amenable to meta-analysis. Available data implied no differences in adverse events, heroin, cocaine or benzodiazepine use. Conclusions Meta-analysis of existing randomised trials suggests SROM may be generally equal to methadone in retaining patients in treatment and reducing heroin use while potentially resulting in less craving. The methodological quality of the included RCTs was low-to-moderate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».