Prevalence of Pain Among NonmedicalPrescription Opioid Users in Substance UseTreatment Populations: Systematic Review andMeta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prescription opioid analgesics (POA) are widely used in the pharmacotherapeutic treatment of acute and chronic pain in North America, where nonmedical prescription opioid use (NMPOU) has become a substantial public health concern in recent years. Existing epidemiological data suggest an association between NMPOU and pain problem symptoms in different populations, including samples in substance use treatment, although the extent of these correlations has not been systematically assessed. Objective: To systematically review and meta-analyze the prevalence of pain symptoms or problems among populations reporting NMPOU in substance use treatment. Study Design: Systematic review and meta-analyses. Methods: A systematic review and meta-analyses were conducted for pain symptoms in substance use treatment samples reporting NMPOU within the last 30 days or at admission to treatment. Overall, 8 unique epidemiological studies were identified and included in the meta-analyses; in 7 of these samples POAs were the primary drug and/or POA dependence was reported. Results: The pooled prevalence of pain in all NMPOU samples in substance use treatment was 58% (95% confidence interval [CI]: 53%–64%). The pooled prevalence of pain in the studies with POAs as the primary drug and/or POA dependence was 60% (95% CI: 52%–67%), and the prevalence of pain with “any” POA abuse (n = 2 studies) was 50% (95% CI: 40%–60%). Limitations: A small number of studies were available and included in the review; these were restricted to cross-sectional datasets only. Statistical heterogeneity was found in the metaanalytical results. Conclusions: Pain symptoms are disproportionately elevated in substance use treatment samples reporting NMPOU. Effective measures to prevent and treat NMPOU are urgently needed, although a substantive extent of NMPOU observed in this specific context may relate directly or indirectly to the presence of pain, e.g., either as an expression of ineffective pain care or as a consequence of previous POA-based interventions. At the same time, effective ways to treat and address ongoing pain issues in NMPOU samples need to be implemented, which may require ongoing opioid-based pharmacotherapeutic care aimed at both pain and dependence. Key words: Prescription opioids, nonmedical use, dependence, pain, comorbidity, substance use treatment, prevention, systematic review, meta-analyses.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».