Comparative effectiveness of buprenorphine-naloxone versus methadone for treatment of opioid use disorder: a population-based observational study protocol in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite a recent meta-analysis including 31 randomised controlled trials comparing methadone and buprenorphine for the treatment of opioid use disorder, important knowledge gaps remain regarding the long-term effectiveness of different treatment modalities across individuals, including rigorously collected data on retention rates and other treatment outcomes. Evidence from real-world data represents a valuable opportunity to improve personalised treatment and patient-centred guidelines for vulnerable populations and inform strategies to reduce opioid-related mortality. Our objective is to determine the comparative effectiveness of methadone versus buprenorphine/naloxone, both overall and within key populations, in a setting where both medications are simultaneously available in office-based practices and specialised clinics. METHODS AND ANALYSIS: We propose a retrospective cohort study of all adults living in British Columbia receiving opioid agonist treatment (OAT) with methadone or buprenorphine/naloxone between 1 January 2008 and 30 September 2018. The study will draw on seven linked population-level administrative databases. The primary outcomes include retention in OAT and all-cause mortality. We will determine the effectiveness of buprenorphine/naloxone vs methadone using intention-to-treat and per-protocol analyses-the former emulating flexible-dose trials and the latter focusing on the comparison of the two medication regimens offered at the optimal dose. Sensitivity analyses will be used to assess the robustness of results to heterogeneity in the patient population and threats to internal validity. ETHICS AND DISSEMINATION: The protocol, cohort creation and analysis plan have been approved and classified as a quality improvement initiative exempt from ethical review (Providence Health Care Research Institute and the Simon Fraser University Office of Research Ethics). Dissemination is planned via conferences and publications, and through direct engagement and collaboration with entities that issue clinical guidelines, such as professional medical societies and public health organisations.
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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 | 0,038 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».