Opioid use disorder in primary care: PEER umbrella systematic review of systematic reviews.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the best available evidence regarding various topics related to primary care management of opioid use disorder (OUD). DATA SOURCES: MEDLINE, Cochrane Library, Google, and the references of included studies and relevant guidelines. STUDY SELECTION: Published systematic reviews and newer randomized controlled trials from the past 5 to 10 years that investigated patient-oriented outcomes related to managing OUD in primary care, diagnosis, pharmacotherapies (including buprenorphine, methadone, and naltrexone), tapering strategies, psychosocial interventions, prescribing practices, and management of comorbidities. SYNTHESIS: From 8626 articles, 39 systematic reviews and an additional 26 randomized controlled trials were included. New meta-analyses were performed where possible. One cohort study suggests 1 case-finding tool might be reasonable to assist with diagnosis (positive likelihood ratio of 10.3). Meta-analysis demonstrated that retention in treatment improves when buprenorphine or methadone are used (64% to 73% vs 22% to 39% for control), when OUD is treated in primary care (86% vs 67% in specialty care, risk ratio [RR] of 1.25, 95% CI 1.07 to 1.47), and when counseling is added to pharmacotherapy (74% vs 62% for controls, RR = 1.20, 95% CI 1.06 to 1.36). Retention was also improved with naltrexone (33% vs 25% for controls, RR = 1.35, 95% CI 1.11 to 1.64) and reduced with medication-related contingency management (eg, loss of take-home doses as a punitive measure; 68% vs 77% for no contingency, RR = 0.86, 95% CI 0.76 to 0.99). CONCLUSION: There is reasonable evidence that patients with OUD should be managed in the primary care setting. Diagnostic criteria for OUD remain elusive, with 1 reasonable case-finding tool. Methadone and buprenorphine improve treatment retention, while medication-related contingency methods could worsen retention. Counseling is beneficial when added to pharmacotherapy.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».