Case Study: Naltrexone for the Treatment of Nitrous Oxide Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using a clinical case example, we describe and discuss the use of oral naltrexone as a novel treatment strategy for nitrous oxide use. Nitrous oxide is an inhalant drug that is readily available and legally obtained. Though frequency of reported cases of substance use disorder for nitrous oxide is low, previous case reports have described severe neurological and psychiatric harms associated with chronic use. Despite this, evidence for pharmacotherapy is currently lacking. Clinical studies have shown variable efficacy for naltrexone across a number of substances including alcohol, nicotine, and stimulants. CASE: We present here a case of a 41-year-old man with a substance use disorder for nitrous oxide who was reportedly using of up to four hundred 8 g canisters of nitrous oxide per day. Oral naltrexone was initiated at 50 mg daily in an attempt to decrease cravings. The dose was subsequently titrated to 100 mg daily, resulting in a decrease in nitrous oxide use to less than sixty 8 g canisters per week over a 1-month timeframe. DISCUSSION: Previous literature surrounding naltrexone provides both a plausible mechanism of action for craving reduction as well as a precedent for its use across a number of substances. To our knowledge, use of naltrexone for nitrous oxide use has not been previously described. While clinical studies are currently lacking, this case highlights naltrexone as a possible treatment strategy for nitrous oxide use, with potential to reduce significant harms associated with chronic use.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».