Emergency Department–initiated Interventions for Patients With Opioid Use Disorder: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The opioid crisis has risen dramatically in North America in the new millennium, due to both illegal and prescription opioid use. While emergency departments (EDs) represent a potentially strategic setting for interventions to reduce harm from opioid use disorder (OUD), the absence of a recent synthesis of literature limits implementation and scalability. To fill this gap, we conducted a systematic review of the literature on interventions targeting OUDs initiated in EDs. METHODS: Using an explicit search strategy (PROSPERO), the MEDLINE, CINAHL Complete, EMBASE, and EBM reviews databases were searched from 1980 to October 4, 2019. The gray literature was explored using Google Scholar. Study characteristics were abstracted independently. The methodologic quality and risk of bias were assessed. RESULTS: Twelve of 2,270 studies met the inclusion criteria (two of high quality). In addition to the heterogeneity of the outcome measures used (retention in treatment, opioid consumption, and overdose), brief intervention and buprenorphine initiation (six of 12 studies) were the most documented with mixed effects for the former and positive short-term and confined to single ED sites effects for the latter. CONCLUSION: Emergency departments can be an appropriate setting for initiating opioid agonist treatment, but to be sustained, it likely needs to be coupled with community-based follow-up and support to ensure longer-term retention. The scarcity of high-quality evidence on OUD interventions initiated in emergency settings highlights the need for future research.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».