Impact of opioid agonist treatment on mental health in patients with opioid use disorder: a systematic review and network meta-analysis of randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a knowledge gap in systematic reviews on the impact of opioid agonist treatments on mental health.Objectives: We compared mental health outcomes between different opioid agonist treatments and placebo/waitlist, and between the different opioids themselves.Methods: This meta-analysis of randomized clinical trials (RCTs) was pre-registered at PROSPERO (CRD42018109375). Embase, MEDLINE, PsychInfo, CINAHL Complete, and Web of Science Core Collection were searched from inception to May 2020. RCTs were included if they compared opioid agonists with each other or with placebo/waitlist in the treatment of patients with opioid use disorder and reported at least one mental health outcome after 1-month post-baseline. Studies with psychiatric care, adjunct psychotropic medications, or unbalanced psychosocial services were excluded. The primary outcome was overall mental health symptomatology, e.g. Symptom Checklist 90 total score, between opioids and placebo/waitlist. Random effects models were used for all the meta-analyses.Results: Nineteen studies were included in the narrative synthesis and 15 in the quantitative synthesis. Hydromorphone, diacetylmorphine (DAM), methadone, slow-release oral morphine, buprenorphine, and placebo/waitlist were among the included interventions. Based on the network meta-analysis for primary outcomes, buprenorphine (SMD (CI95%) = −0.61 (−1.20, −0.11)), DAM (−1.40 (−2.70, −0.23)), and methadone (−1.20 (−2.30, −0.11)) were superior to waitlist/placebo on overall mental health. Further direct pairwise meta-analysis indicated that overall mental health improved more in DAM compared to methadone (−0.23 (−0.34, −0.13)).Conclusions: Opioid agonist treatments used for the treatment of opioid use disorder improve mental health independent of psychosocial services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,045 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».