A call for consensus in defining efficacy in clinical trials for opioid addiction: combined results from a systematic review and qualitative study in patients receiving pharmacological assisted therapy for opioid use disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the complex nature of opioid addiction treatment and the rising number of available opioid substitution and antagonist therapies (OSAT), there is no 'gold standard' measure of treatment effectiveness, and each successive trial measures a different set of outcomes which reflect success in arbitrary or opportune terms. We sought to describe the variation in current outcomes employed across clinical trials for opioid addiction, as well as determine whether a discrepancy exists between the treatment targets that patients consider important and how treatment effectiveness is measured in the literature. METHODS: We searched nine commonly used databases (e.g., EMBASE, MEDLINE) from inception to August 1, 2015. Outcomes used across trials were extracted and categorized according to previously established domains. To evaluate patient-reported goals of treatment, semi-structured interviews were conducted with 18 adults undergoing methadone treatment. RESULTS: We identified 60 trials eligible for inclusion. Once outcomes were categorized into eight broad domains (e.g., abstinence/substance abuse), we identified 21 specific outcomes with furthermore 53 subdomains and 118 measurements. Continued opioid use and treatment retention were the most commonly reported measures (46%, n = 28). The majority of patients agreed that abstinence from opioids was a primary goal in their treatment, although they also stressed goals under-reported in clinical trials. CONCLUSIONS: There is inconsistency in the measures used to evaluate the effectiveness of OSATs. Individual and population level decision making is being guided by a standard of effect considered useful to researchers yet in direct conflict with what patients deem important. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO, CRD42013006507.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,722 | 0,791 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,021 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».