Are patients’ goals in treatment associated with expected treatment outcomes? Findings from a mixed-methods study on outpatient pharmacological treatment for opioid use disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Existing methods of measuring effectiveness of pharmacological treatment for opioid use disorder (OUD) are highly variable. Therefore, understanding patients' treatment goals is an integral part of patient-centred care. Our objective is to explore whether patients' treatment goals align with a frequently used clinical outcome, opioid abstinence. DESIGN: Triangulation mixed-methods design. SETTING AND PARTICIPANTS: We collected prospective data from 2030 participants who were receiving methadone or buprenorphine-naloxone treatment for a diagnosis of OUD in order to meet study inclusion criteria. Participants were recruited from 45 centrally-managed outpatient opioid agonist therapy clinics in Ontario, Canada. At study entry, we asked, 'What are your goals in treatment?' and used NVivo software to identify common themes. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Urine drug screens (UDS) were collected for 3 months post-study enrolment in order to identify abstinence versus ongoing opioid use (mean number of UDS over 3 months=12.6, SD=5.3). We used logistic regression to examine the association between treatment goals and opioid abstinence. RESULTS: Participants had a mean age of 39.2 years (SD=10.7), 44% were women and median duration in treatment was 2.6 years (IQR 5.2). Six overarching goals were identified from patient responses, including 'stop or taper off of treatment' (68%), 'stay or get clean' (37%) and 'live a normal life' (14%). Participants reporting the goal 'stay or get clean' had lower odds of abstinence at 3 months than those who did not report this goal (OR=0.73, 95% CI 0.59 to 0.91, p=0.005). Although the majority of patients wanted to taper off or stop medication, this goal was not associated with opioid abstinence, nor were any of their other goals. CONCLUSIONS: Patient goals in OUD treatment do not appear to be associated with programme measures of outcome (ie, abstinence from opioids). Future studies are needed to examine outcomes related to patient-reported treatment goals found in our study; pain management, employment, and stopping/tapering treatment should all be explored.
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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 | 0,088 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».