Naloxone interventions in opioid overdoses: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: North America is in the midst of an unabated opioid overdose epidemic due to the increasing non-medical use of fentanyl and ultra-potent opioids. Naloxone is an effective antidote to opioid toxicity, yet its optimal dosing in the context of fentanyl and ultra-potent opioid overdoses remains unknown. This review aims to determine the relationship between the first empiric dose of naloxone and reversal of toxicity, adverse events, and the total cumulative dose required among patients with undifferentiated opioid overdoses and those with suspected toxicity from ultra-potent opioids. Secondary objectives include evaluating the relationship between the cumulative naloxone dose and toxicity reversal and adverse events, among patients with undifferentiated opioid overdoses and those with suspected toxicity from ultra-potent opioids. METHODS: To identify studies, we will search MEDLINE, Embase, CENTRAL, DARE, CDAG, CINAHL, Science Citation Index, multiple trial registries, and the gray literature. Included studies will evaluate patients with suspected or confirmed opioid toxicity from undifferentiated opioids and ultra-potent opioids, who received an empiric and possibly additional doses of naloxone. The main outcomes of interest are the relationship between naloxone dose and toxicity reversal and adverse events. We will include controlled and non-controlled interventional studies, observational studies, case reports/series, and reports from poison control centers. We will extract data and assess study quality in duplicate with discrepancies resolved by consensus or a third party. We will use the Downs and Black and Cochrane risk of bias tools for observational and randomized controlled studies. If we find sufficient variation in dose, we will fit a random effects one-stage model to estimate a dose-response relationship. We will conduct multiple subgroup analyses, including by type of opioid used and by suspected high and low prevalence of ultra-potent opioid use based on geographic location and time of the original studies. DISCUSSION: Our review will include the most up-to-date available data including ultra-potent opioids to inform the current response to the opioid epidemic, addressing the limitations of recent reviews. We anticipate limitations relating to study heterogeneity. We will disseminate study results widely to update overdose treatment guidelines and naloxone dosing in Take Home Naloxone programs.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,036 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».