Case report: acute care management of severe opioid withdrawal with IV fentanyl
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of individuals who use drugs in North America are preferentially consuming fentanyl over other opioids. This has significant consequences on the treatment and management of opioid use disorder (OUD) and its concurrent disorders, especially in acute care if opioid requirements are not met. CASE PRESENTATION: We present a patient with severe OUD and daily injection of fentanyl, admitted to hospital for management of acute physical health issues. Due to high opioid requirements and history of patient-initiated discharge, intravenous fentanyl was administered for treatment of opioid withdrawal, and management of pain, which supported continued hospitalization for acute care treatment and aligned with substance use treatment goals. CONCLUSION: This case demonstrates that intravenous fentanyl for management of OUD in hospital can be a feasible approach to meet opioid requirements and avoid fentanyl withdrawal among patients with severe OUD and daily fentanyl use, thereby promoting adherence to medical treatment and reducing the risk of patient-initiated discharge. There is an urgent need to tailor current treatment strategies for individuals who primarily use fentanyl. Carefully designed research is needed to further explore the use of IV fentanyl for acute care management of severe opioid withdrawal in a hospital setting.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».