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Enregistrement W3117054297 · doi:10.1186/s13643-021-01852-w

Effectiveness of interventions for prevention of common infections in people who use opioids: a protocol for a systematic review of systematic reviews

2021· review· en· W3117054297 sur OpenAlexafffund
Irina Kudrina, Svetlana Puzhko, Kristian B. Filion, Geneviève Gore, Elena Paraskevopoulos, Sarah B. Windle, Marc O. Martel, Mark J. Eisenberg

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux de la MontagneQueensway-Carleton HospitalJewish General HospitalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistère de la Santé et des Services sociauxMinistère de la SantéMcGill University
Mots-clésMedicinePsychological interventionSystematic reviewPsycINFOMEDLINECochrane LibraryIntensive care medicineFamily medicinePsychiatryMeta-analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The North American opioid crisis is driven by opioid-related mortality and morbidity, including opioid use-associated infections (OUAIs), resulting in a substantial burden for society. Users of legal and illegal opioids are at an increased risk of OUAIs compared to individuals not using opioids. As reported for hepatitis C virus (HCV), human immunodeficiency virus (HIV), bacterial, fungal, and other infections, OUAIs transmission and acquisition risks may be modifiable. Several systematic reviews (SRs) synthetized data regarding interventions to prevent infections in persons using drugs (e.g., opioid substitution therapy, needle and syringes exchange programs, psycho-social interventions); however, their conclusions varied. Therefore, SR of published SRs is needed to synthesize the highest level of evidence on the scope and effectiveness of interventions to prevent OUAIs in people using opioids legally or illegally. METHODS: We will comprehensively search for SRs in the PubMed, Embase, PsycINFO, Cochrane Database of Systematic Reviews, Epistemonikos, and Google Scholar databases from inception to November 2020. Data selection and extraction for each SR will be performed independently by two researchers, with disagreements resolved by consensus. All SRs regarding interventions with evaluated effectiveness to prevent OUAI in legal and/or illegal opioid users will be eligible. Risk of bias assessment will be performed using the AMSTAR2 tool. The results will be qualitatively synthesized, and a typology of interventions' effectiveness with a statement on the strength of evidence for each category will be created. DISCUSSION: Our pilot search of PubMed resulted in 379 SRs analyzing the effectiveness of interventions to prevent HCV and HIV in persons who inject different types of drugs, including opioids. Of these 379 SRs, 8 evaluated primary studies where participants used opioids and would therefore be eligible for inclusion. The search results thus justify the application of SR of SRs approach. Comprehensive data on the scope and effectiveness of existing interventions to prevent OUAIs will help policy-makers to plan and implement preventive interventions and will assist clinicians in the guidance for their patients using opioids. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Registered in PROSPERO on 30 July 2020 ( #195929 ).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,138
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,188
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1380,188
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,028
Bibliométrie0,0300,027
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,008

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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