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Enregistrement W3173911966 · doi:10.2105/ajph.2021.306306

The Effect of Overdose Education and Naloxone Distribution: An Umbrella Review of Systematic Reviews

2021· review· en· W3173911966 sur OpenAlexaff
Amir Razaghizad, Sarah B. Windle, Kristian B. Filion, Geneviève Gore, Irina Kudrina, Elena Paraskevopoulos, Jonathan Kimmelman, Marc O. Martel, Mark J. Eisenberg

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewMedicinePsycINFOPublication biasMEDLINE(+)-NaloxoneMeta-analysisGrey literatureCritical appraisalProtocol (science)Inclusion and exclusion criteriaFamily medicineAlternative medicineOpioidPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Opioids contribute to more than 60 000 deaths annually in North America. While the expansion of overdose education and naloxone distribution (OEND) programs has been recommended in response to the opioid crisis, their effectiveness remains unclear. Objectives. To conduct an umbrella review of systematic reviews to provide a broad-based conceptual scheme of the effect and feasibility of OEND and to identify areas for possible optimization. Search Methods. We conducted the umbrella review of systematic reviews by searching PubMed, Embase, PsycINFO, Epistemonikos, the Cochrane Database of Systematic Reviews, and the reference lists of relevant articles. Briefly, an academic librarian used a 2-concept search, which included opioid subject headings and relevant keywords with a modified PubMed systematic review filter. Selection Criteria. Eligible systematic reviews described comprehensive search strategies and inclusion and exclusion criteria, evaluated the quality or risk of bias of included studies, were published in English or French, and reported data relevant to either the safety or effectiveness of OEND programs, or optimal strategies for the management of opioid overdose with naloxone in out-of-hospital settings. Data Collection and Analysis. Two reviewers independently extracted study characteristics and the quality of included reviews was assessed in duplicate with AMSTAR-2, a critical appraisal tool for systematic reviews. Review quality was rated critically low, low, moderate, or high based on 7 domains: protocol registration, literature search adequacy, exclusion criteria, risk of bias assessment, meta-analytical methods, result interpretation, and presence of publication bias. Summary tables were constructed, and confidence ratings were provided for each outcome by using a previously modified version of the Royal College of General Practitioners’ clinical guidelines. Main Results. Six systematic reviews containing 87 unique studies were included. We found that OEND programs produce long-term knowledge improvement regarding opioid overdose, improve participants’ attitudes toward naloxone, provide sufficient training for participants to safely and effectively manage overdoses, and effectively reduce opioid-related mortality. High-concentration intranasal naloxone (> 2 mg/mL) was as effective as intramuscular naloxone at the same dose, whereas lower-concentration intranasal naloxone was less effective. Evidence was limited for other naloxone formulations, as well as the need for hospital transport after overdose reversal. The preponderance of evidence pertained persons who use heroin. Author’s Conclusions. Evidence suggests that OEND programs are effective for reducing opioid-related mortality; however, additional high-quality research is required to optimize program delivery. Public Health Implications. Community-based OEND programs should be implemented widely in high-risk populations.

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)0,093
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,298
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0930,298
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,013
Bibliométrie0,0410,032
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,365 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations154
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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