Opioids on Trial: A Systematic Review of Interventions for the Treatment and Prevention of Opioid Overdose
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Canada is in the midst of an opioid epidemic. In 2016, there were more than 2800 apparent opioid-related deaths. Although improved access to naloxone has saved countless lives, it is unclear if there are other effective pharmacological or nonpharmacological interventions for the treatment and prevention of opioid overdose. In this systematic review, we aim to synthesize published findings on such interventions. Methods: We searched 5 electronic databases for randomized controlled studies using either pharmacological or nonpharmacological interventions to treat or prevent opioid overdose, and subsequently extracted and synthesized data from appropriate studies. Results: Twelve studies met our inclusion criteria. Naloxone, nalmefene, and physostigmine were effective in reversing opioid overdose, whereas naltrexone was effective in preventing opioid overdose. Opioid agonists, including methadone, buprenorphine, and diacetylmorphine, were effective in improving secondary outcomes with variable effects on overdose prevention. No trials using primarily nonpharmacological interventions were identified. Conclusions: In this systematic review, naloxone, nalmefene, and physostigmine emerged as effective in treating opioid overdose, whereas naltrexone showed evidence in preventing opioid overdose. Opioid agonists were found to be effective in improving retention in treatment and in reducing illicit opioid use. Pharmacological interventions play a key role in addressing the opioid epidemic; however, evidence for a multidisciplinary approach involving harm reduction and addressing psychosocial barriers could be the topic of subsequent literature reviews.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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) | 0,007 | 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 ».