Comparison of rates of opioid withdrawal symptoms and reversal of opioid toxicity in patients treated with two naloxone dosing regimens: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction When managing opioid overdose (OD) patients, the optimal naloxone regimen should rapidly reverse respiratory depression while avoiding opioid withdrawal. Published naloxone administration guidelines have not been empirically validated and most were developed before fentanyl OD was common. In this study, rates of opioid withdrawal symptoms (OW) and reversal of opioid toxicity in patients treated with two naloxone dosing regimens were evaluated.Methods In this retrospective matched cohort study, health records of patients who experienced an opioid OD treated in two urban emergency departments (ED) during an ongoing fentanyl OD epidemic were reviewed. Definitions for OW and opioid reversal were developed a priori. Low dose naloxone (LDN; ≤0.15 mg) and high dose naloxone (HDN; >0.15 mg) patients were matched in a 1:4 ratio based upon initial respiratory rate (RR). The proportion of patients who developed OW and who met reversal criteria were compared between those treated initially with LDN or HDN. Odds ratios (OR) for OW and opioid reversal were obtained via logistic regression stratified by matched sets and adjusted for age, sex, pre-naloxone GCS, and presence of non-opioid drugs or alcohol.Results Eighty LDN patients were matched with 299 HDN patients. After adjustment, HDN patients were more likely than LDN patients to have OW after initial dose (OR = 8.43; 95%CI: 1.96, 36.3; p = 0.004) and after any dose (OR = 2.56; 95%CI: 1.17, 5.60; p = 0.019). HDN patients were more likely to meet reversal criteria after initial dose (OR = 2.73; 95%CI: 1.19, 6.26; p = 0.018) and after any dose (OR = 6.07; 95%CI: 1.81, 20.3; p = 0.003).Conclusions HDN patients were more likely to have OW but also more likely to meet reversal criteria versus LDN patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».