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Enregistrement W4283027639 · doi:10.1111/add.15954

Impact of fentanyl use on initiation and discontinuation of methadone and buprenorphine/naloxone among people with prescription‐type opioid use disorder: secondary analysis of a Canadian treatment trial

2022· article· en· W4283027639 sur OpenAlexafffundabout
M. Eugenia Socías, Evan Wood, Bernard Le Foll, Ron Lim, Jin Cheol Choi, Wing Yin Mok, Julie Bruneau, Jürgen Rehm, T. Cameron Wild, Nikki Bozinoff, Ahmed N. Hassan, Didier Jutras‐Aswad

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of AlbertaUniversité de MontréalMental Health Research CanadaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of CalgaryCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioUniversity of TorontoBritish Columbia Centre on Substance Use
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFentanylMedicineOpioid use disorderDiscontinuationBuprenorphine(+)-NaloxoneMethadoneRandomized controlled trialOdds ratioConfidence intervalHazard ratioOpioidMedical prescriptionAnesthesiaInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Fentanyl is primarily responsible for the current phase of the overdose epidemic in North America. Despite the benefits of treatment with medications for opioid use disorder (MOUD), there are limited data on the association between fentanyl, MOUD type and treatment engagement. The objectives of this analysis were to measure the impact of baseline fentanyl exposure on initiation and discontinuation of MOUD among individuals with prescription-type opioid use disorder (POUD). DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Secondary analysis of a Canadian multi-site randomized pragmatic trial conducted between 2017 and 2020. Of the 269 randomized participants, 65.4% were male, 67.3% self-identified as white and 55.4% had a positive fentanyl urine drug test (UDT) at baseline. Fentanyl-exposed participants were more likely to be younger, to self-identify as non-white, to be unemployed or homeless and to be currently using stimulants than non-fentanyl-exposed participants. INTERVENTIONS: Flexible take-home dosing buprenorphine/naloxone or supervised methadone models of care for 24 weeks. MEASUREMENTS: Outcomes were (1) MOUD initiation and (2) time to (a) assigned and (b) overall MOUD discontinuation. Independent variables were baseline fentanyl UDT (predictor) and assigned MOUD (effect modifier). FINDINGS: Overall, 209 participants (77.7%) initiated MOUD. In unadjusted analyses, fentanyl exposure was associated with reduced likelihood of treatment initiation [odds ratio (OR) = 0.18, 95% confidence interval (CI) = 0.08-0.36] and shorter median times in assigned [20 versus 168 days, hazard ratio (HR) = 3.61, 95% CI = 2.52-5.17] and any MOUD (27 versus 168 days, HR = 3.32, 95% CI = 2.30-4.80). The negative effects were no longer statistically significant in adjusted models, and no interaction between fentanyl and MOUD was observed for any of the outcomes (all P > 0.05). CONCLUSIONS: Both buprenorphine/naloxone and methadone may be appropriate treatment options for people with prescription-type opioid use disorder regardless of fentanyl exposure. Other characteristics of fentanyl-exposed individuals appear to be driving the association with poorer treatment outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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