Depression and Outcomes of Methadone and Buprenorphine Treatment Among People with Opioid Use Disorders: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Depression is the most common psychiatric comorbidity among people with opioid use disorders (OUDs). However, whether and how comorbid depression is associated with the outcomes of opioid agonist therapy (OAT) remains poorly understood. The objective of this review was to identify and describe the association between depression and main outcomes (opioid use and treatment retention) of methadone and buprenorphine treatment among people with OUDs. Methods: A literature review was conducted by searching five electronic databases (MEDLINE, PubMed, Embase, Evidence-Based Medicine Reviews [EBMR], and Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature [CINAHL] Complete) from January 1970 to April 2019. Two independent reviewers screened titles and abstracts of the identified records by using pre-established eligibility criteria. Next, full texts were reviewed and studies that met inclusion criteria were selected. Finally, a descriptive synthesis of extracted data was performed. Results: In total, 12,296 records were identified and 18 studies that met inclusion criteria were retained. Of these, six studies reported reduced opioid use and seven reported increased opioid use during methadone or buprenorphine treatment. In addition, three studies reported an increased retention rate and four documented a decreased retention rate during methadone or buprenorphine treatment. The remaining studies did not find any significant association between depression and opioid use or treatment retention. Overall, the evidence did not demonstrate a consistent association between depression and outcomes of methadone or buprenorphine treatment. Conclusions: Although the inconsistent nature of the current evidence prohibited us from drawing definitive conclusions, we posit that the presence of depression among OUDs patients may not always predict negative outcomes related to retention and drug use during the course of OAT. Particularly, the hypothesis that adequate treatment of depression can improve treatment retention is promising and is in line with the call for increased efforts to provide integrated care for comorbid mental health disorders and addiction. Future studies with rigorous methodology are essential to better characterize the complex interplay between depression, OAT, and OUDs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».