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Enregistrement W3014167269 · doi:10.1136/bmj.m772

Opioid agonist treatment and risk of mortality during opioid overdose public health emergency: population based retrospective cohort study

2020· article· en· W3014167269 sur OpenAlexaffabout
Lindsay A Pearce, Jeong Eun Min, Micah Piske, Haoxuan Zhou, Fahmida Homayra, Amanda Slaunwhite, Mike Irvine, Gina McGowan, Bohdan Nosyk

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityMinistry of HealthBC Centre for Disease ControlAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBuprenorphinePopulationRetrospective cohort studyOpioid use disorderRelative riskMethadone(+)-NaloxoneConfidence intervalEmergency medicineCohort studyStandardized mortality ratioOpioidInternal medicineAnesthesiaEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the risk of mortality among people with opioid use disorder on and off opioid agonist treatment (OAT) in a setting with a high prevalence of illicitly manufactured fentanyl and other potent synthetic opioids in the illicit drug supply. DESIGN: Population based retrospective cohort study. SETTING: Individual level linkage of five health administrative datasets capturing drug dispensations, hospital admissions, physician billing records, ambulatory care reports, and deaths in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: 55 347 people with opioid use disorder who received OAT between 1 January 1996 and 30 September 2018. MAIN OUTCOME MEASURES: All cause and cause specific crude mortality rates (per 1000 person years) to determine absolute risk of mortality and all cause age and sex standardised mortality ratios to determine relative risk of mortality compared with the general population. Mortality risk was calculated according to treatment status (on OAT, off OAT), time since starting and stopping treatment (1, 2, 3-4, 5-12, >12 weeks), and medication type (methadone, buprenorphine/naloxone). Adjusted risk ratios compared the relative risk of mortality on and off OAT over time as fentanyl became more prevalent in the illicit drug supply. RESULTS: 7030 (12.7%) of 55 347 OAT recipients died during follow-up. The all cause standardised mortality ratio was substantially lower on OAT (4.6, 95% confidence interval 4.4 to 4.8) than off OAT (9.7, 9.5 to 10.0). In a period of increasing prevalence of fentanyl, the relative risk of mortality off OAT was 2.1 (95% confidence interval 1.8 to 2.4) times higher than on OAT before the introduction of fentanyl, increasing to 3.4 (2.8 to 4.3) at the end of the study period (65% increase in relative risk). CONCLUSIONS: Retention on OAT is associated with substantial reductions in the risk of mortality for people with opioid use disorder. The protective effect of OAT on mortality increased as fentanyl and other synthetic opioids became common in the illicit drug supply, whereas the risk of mortality remained high off OAT. As fentanyl becomes more widespread globally, these findings highlight the importance of interventions that improve retention on opioid agonist treatment and prevent recipients from stopping treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations203
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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