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Enregistrement W3190611303 · doi:10.1186/s13643-021-01764-9

Retention in opioid agonist treatment: a rapid review and meta-analysis comparing observational studies and randomized controlled trials

2021· review· en· W3190611303 sur OpenAlexafffund
Ján Klimas, Michee-Ana Hamilton, Lauren Gorfinkel, Ahmed Adam, Walter Cullen, Evan Wood

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsNational Institutes of HealthNational Institute on Drug AbuseUniversity of British ColumbiaCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Commission
Mots-clésBuprenorphineMedicineMethadoneObservational studyRandomized controlled trialMeta-analysis(+)-NaloxoneOpioidAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although oral opioid agonist therapies (OATs), buprenorphine and methadone, are effective first-line treatments, OAT remains largely underutilized due to low retention rates and wide variation across programs. This rapid review therefore sought to summarize the retention rates reported by randomized controlled trials (RCTs) and controlled observational study designs that compared methadone to buprenorphine (or buprenorphine-naloxone). METHODS: We searched four electronic databases (EMBASE, MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL, up to April 2018) for RCTs and controlled observational studies that compared oral fixed-dose methadone to buprenorphine versus methadone (or buprenorphine-naloxone). Data were extracted separately for two different definitions of retention in treatment: (1) length of time retained in the study and (2) presence on the final day of a study. Separate random effects meta-analyses were performed for RCTs and controlled observational studies. Data from controlled observational studies where retention was measured as the length of time retained in the study were not amenable to meta-analysis. RESULTS: Among 7603 studies reviewed, 10 RCTs and 3 observational studies met inclusion criteria (n = 5065) and compared fixed-dose oral buprenorphine with methadone. Across studies, the average retention rate was highly variable (RCTs: buprenorphine 20.0-82.5% and methadone 30.7-83.8%; observational studies: buprenorphine 20.2-78.3% and methadone 48.3-74.8%). For time period retained in the study, we observed no significant difference in treatment retention for buprenorphine versus methadone in RCTs (standardized mean difference [SMD] = - 0.07; 95% CI - 0.35-0.21, p = 0.63; quality of evidence: low). For presence on the final study day, we observed no significant difference between buprenorphine and methadone treatment retention in RCTs (risk ratio [RR] = 0.89; 95% CI 0.73-1.08, p = 0.24; quality of evidence: low) and controlled observational studies (RR = 0.75; 95% CI 0.36-1.58, p = 0.45). CONCLUSION: Meta-analysis of existing RCTs suggests retention in oral fixed-dose opioid agonist therapy with methadone appears to be generally equal to buprenorphine (or buprenorphine-naloxone), with wide variation across studies. Similarly, a meta-analysis of three controlled observational studies indicated no difference in treatment retention although there was significant heterogeneity among the included studies. The length of follow-up did not appear to affect the retention rate. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42018104452 .

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)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,232
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,232
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,045
Bibliométrie0,0240,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,534
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,055 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations88
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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