Nasal Opioid Agonist Treatment in Patients with Severe Opioid Dependence: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Opioid agonist treatment (OAT) is the first-line treatment for opioid dependence. Currently available OAT options comprise oral (methadone and morphine) and sublingual (buprenorphine) routes of administration. In Switzerland and some other countries, severely opioid-dependent individuals with insufficient response to oral or sublingual OAT are offered heroin-assisted treatment (HAT), which involves the provision of injected or oral medical heroin (diacetylmorphine [DAM]). However, many patients on treatment with injectable DAM (i-HAT) suffer from injection-related problems such as deteriorated vein status, ulcerations, endocarditis, and abscesses. Other patients who do not respond to oral OAT do not inject but snort opioids, and are not eligible for i-HAT. For this population, there is no other short-acting OAT with rapid onset of action available unless they switch to injecting, which is associated with higher risks. Nasal DAM (n-HAT) could be an alternative treatment option suitable for both populations of patients. METHODS: We present a case series of 3 patients on i-HAT who successfully switched to n-HAT. RESULTS/CONCLUSIONS: This is the first description of the clinical use of the nasal route of administration for HAT. n-HAT may constitute an important risk-reduced rapid-onset alternative to i-HAT. In particular, it may be suited for patients with injection-related complications, or noninjecting opioid-dependent patients failing to respond to oral OAT.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».