Brief Psychological Interventions for Reducing Prescription Opioid Use, Related Harm, and Pain Intensity in Patients With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Brief psychological interventions (BPIs) have demonstrated effectiveness in reducing substance use and related harm. No systematic review has examined their potential to reduce or prevent prescription opioid use or related harm, and/or pain intensity in opioid-using patients with chronic noncancer pain (CNCP). Recognizing the importance of patient preferences in evidence-based practice, we also sought to assess patient interest in BPIs. MATERIALS AND METHODS: A systematic review of studies published between 1980 and 2020 was conducted using 5 databases. Eligible treatment studies included patients ≥18 years old, with CNCP, and who were using prescription opioids. An adjunctive study independent of our review was also undertaken in 188 prescription opioid-using patients (77% female; Mage=49 y) diagnosed with CNCP. Patients completed pain-related questionnaires online and indicated if they would consider BPI treatment options. RESULTS: The review identified 6 studies. Given the heterogeneity across studies, a meta-analysis was not conducted. A narrative review found that all of the 6 studies demonstrated some evidence for BPI effectiveness for reducing opioid use or related harms; these were assessed as having mostly low methodological quality. Mixed support for the effect on pain intensity was found in 1 study. Despite the inconclusive findings and heterogenous studies identified in the review, 92% of patients in our survey reported interest in receiving a BPI. DISCUSSION: In combination, these findings highlight the inconsistency between patient demand and the availability of evidence for BPIs targeting opioid use, related harm, and pain intensity. Future work should examine the effectiveness of BPIs in higher quality studies.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».