Diversity in the Needs and Outcomes of Low-Threshold/High-Tolerance Methadone Maintenance Therapy Clients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: The rise of opioid analgesic misuse in Canada has led to an increased demand for opioid substitution therapies, spurring the development of lower intensity methadone maintenance therapy (MMT) clinics in some provinces. However, relative to clients of comprehensive MMT services, less empirical attention has been given to clients accessing this alternative service delivery model, especially with regard to etiological variables associated with recovery. Thus, the current study aimed to examine the characteristics of opioid users in a low-threshold/high-tolerance MMT clinic with respect to their intake characteristics and long-term treatment outcomes. Methods: Latent class cluster analysis was used to identify subgroups of opioid misusers ( N = 52) based on their characteristics (eg, substance use profile, mental health) before entering the MMT program and their outcomes up to 2 years later. Results: Two subgroups of participants were identified: high severity-low treatment responders (n = 17) and low severity-high treatment responders (n = 35). The first cluster, in comparison to the second, had increased substance use severity before entering treatment and was less likely to respond to MMT as indicated by urinalysis screens 12 months following intake and physical and mental health status approximately 2 years post intake. Conclusions: These findings identified significant heterogeneity among prescription opioid misusers and point to the need for additional interventions targeting individuals at high risk of treatment nonresponse. Objectif: La hausse de la mauvaise utilisation des analgésiques opioïdes au Canada a entraîné une demande accrue de thérapies de substitution aux opioïdes, ce qui a stimulé le développement de cliniques de thérapie de maintenance à la méthadone à faible intensité (MMT) dans certaines provinces. Cependant, en ce qui concerne les clients des services MMT complets, moins d’attention empirique a été accordée aux clients qui accèdent à ce modèle de prestation de services alternatifs, plus particulièrement en ce qui concerne les variables étiologiques associées à la récupération. Ainsi, l’étude actuelle visait à examiner les caractéristiques des utilisateurs d’opioïdes dans une clinique MMT à faible seuil / tolérance élevée (LTHT) en ce qui concerne leurs caractéristiques d’admission et les résultats du traitement à long terme. Méthodes: L’analyse groupée de classe latente a été utilisée pour identifier les sous-groupes d’utilisatrices d’opioïdes (N = 52) en fonction de leurs caractéristiques (par exemple, profil d’utilisation de la substance, santé mentale) avant d’entrer dans le programme MMT et les résultats de cette analyse jusqu’à 2 ans plus tard. Résultats: Deux sous-groupes de participants ont été identifiés: répondants à des traitements à forte intensité de gravité (n = 17) et répondants à traitements de faible intensité de gravité (n = 35). Le premier groupe, par rapport au second, avait une intensité accrue de l’utilisation de la substance avant d’entrer en traitement et était moins susceptible de répondre au MMT, comme l’indiquent les écrans d’analyse d’urine 12 mois après l’admission et l’état de santé physique et mentale environ deux ans après l’admission. Conclusions: Ces résultats ont identifié une hétérogénéité significative chez les utilisateurs d’opioïdes et soulignent la nécessité d’interventions supplémentaires visant des individus présentant un risque élevé de non-réponse au traitement.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».