Social functioning outcomes in men and women receiving medication-assisted treatment for opioid use disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social functioning (SF), the ability to engage with life and fulfill roles may be a salient "patient important outcome" in addiction treatment. It is not known if medication-assisted treatment (MAT) impacts SF in opioid use disorder (OUD). There is a growing evidence to suggest that men and women are impacted differently by OUD. This study is the largest to date to study sex differences in OUD and explore associations between MAT and SF. METHODS: Data were collected from 2736 participants with OUD, enrolled in MAT for varying lengths of time, in outpatient clinics across Ontario. SF was defined according to the Maudsley Addiction Profile's domains of (1) employment, (2) criminal activity, and (3) interpersonal conflict. Using logistic regression analysis, we examined sociodemographic and clinical factors associated with domains of SF. RESULTS: There were 1544 men (56%) and 1192 women (44%) in this study, and ages varied from 17 to 76 years for men and 18 to 69 years for women. At study entry, participants had been on MAT for a median of 2 years. Compared to men, women reported more psychological (mean MAP score 14/40, SD = 9.55, versus 11/40, SD = 8.64; p < 0.001) and physical symptoms (mean MAP score 17/40, SD = 7.70 versus 14/40, SD = 7.74; p < 0.001). More women reported unemployment(74% versus 58%; p < 0.0001) and interpersonal conflict (46% versus 35%; p < 0.0001). Men were more likely than women to report criminal activity (11%, versus 8%; p = 0.001). Psychological symptoms increased the risk of worse SF, across domains, for men and for women. Every year on MAT was associated with a 7% increase in the odds of women engaging with criminal activity (OR = 1.07, 95% CI 1.02, 1.12, p = 0.006). CONCLUSIONS: Men and women had different SF profiles and psychological symptoms scores while on MAT. The length of time on MAT increased the risk of criminal activity in women, and overall, duration of MAT was not associated with improvement in SF. This may suggest that MAT alone may not support continual improvements in SF in OUD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».