Comparative Effectiveness of Different Treatment Pathways for Opioid Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Although clinical trials demonstrate the superior effectiveness of medication for opioid use disorder (MOUD) compared with nonpharmacologic treatment, national data on the comparative effectiveness of real-world treatment pathways are lacking. Objective: To examine associations between opioid use disorder (OUD) treatment pathways and overdose and opioid-related acute care use as proxies for OUD recurrence. Design, Setting, and Participants: This retrospective comparative effectiveness research study assessed deidentified claims from the OptumLabs Data Warehouse from individuals aged 16 years or older with OUD and commercial or Medicare Advantage coverage. Opioid use disorder was identified based on 1 or more inpatient or 2 or more outpatient claims for OUD diagnosis codes within 3 months of each other; 1 or more claims for OUD plus diagnosis codes for opioid-related overdose, injection-related infection, or inpatient detoxification or residential services; or MOUD claims between January 1, 2015, and September 30, 2017. Data analysis was performed from April 1, 2018, to June 30, 2019. Exposures: One of 6 mutually exclusive treatment pathways, including (1) no treatment, (2) inpatient detoxification or residential services, (3) intensive behavioral health, (4) buprenorphine or methadone, (5) naltrexone, and (6) nonintensive behavioral health. Main Outcomes and Measures: Opioid-related overdose or serious acute care use during 3 and 12 months after initial treatment. Results: A total of 40 885 individuals with OUD (mean [SD] age, 47.73 [17.25] years; 22 172 [54.2%] male; 30 332 [74.2%] white) were identified. For OUD treatment, 24 258 (59.3%) received nonintensive behavioral health, 6455 (15.8%) received inpatient detoxification or residential services, 5123 (12.5%) received MOUD treatment with buprenorphine or methadone, 1970 (4.8%) received intensive behavioral health, and 963 (2.4%) received MOUD treatment with naltrexone. During 3-month follow-up, 707 participants (1.7%) experienced an overdose, and 773 (1.9%) had serious opioid-related acute care use. Only treatment with buprenorphine or methadone was associated with a reduced risk of overdose during 3-month (adjusted hazard ratio [AHR], 0.24; 95% CI, 0.14-0.41) and 12-month (AHR, 0.41; 95% CI, 0.31-0.55) follow-up. Treatment with buprenorphine or methadone was also associated with reduction in serious opioid-related acute care use during 3-month (AHR, 0.68; 95% CI, 0.47-0.99) and 12-month (AHR, 0.74; 95% CI, 0.58-0.95) follow-up. Conclusions and Relevance: Treatment with buprenorphine or methadone was associated with reductions in overdose and serious opioid-related acute care use compared with other treatments. Strategies to address the underuse of MOUD are needed.
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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 | 0,023 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».