Evaluation of clinical and inflammatory profile in opioid addiction patients with comorbid pain: results from a multicenter investigation
Notice bibliographique
Résumé
Brittany B Dennis,1 M Constantine Samaan,2 Monica Bawor,3 James Paul,4 Carolyn Plater,5 Guillaume Pare,1 Andrew Worster,6 Michael Varenbut,5 Jeff Daiter,5 David C Marsh,5,7 Dipika Desai,8 Lehana Thabane,1,9,10 Zainab Samaan1,8,11 1Department of Clinical Epidemiology and Biostatistics, 2Department of Pediatrics, Division of Pediatric Endocrinology, 3McMaster Integrative Neuroscience Discovery and Study Program, 4Department of Anesthesia, McMaster University, Hamilton, 5Ontario Addiction Treatment Centres, Richmond Hill, 6Department of Medicine, Hamilton General Hospital, Hamilton, 7Northern Ontario School of Medicine, Sudbury, 8Population Genomics Program, Chanchlani Research Centre, McMaster University, Hamilton, 9Centre for Evaluation of Medicine, 10System Linked Research Unit, Hamilton, 11Department of Psychiatry and Behavioural Neurosciences, McMaster University, Hamilton, ON, Canada Background: Chronic pain is the most commonly reported comorbidity among patients with opioid addiction receiving methadone maintenance treatment (MMT), with an estimated prevalence ranging between 30% and 55%. Evidence suggests that patients with comorbid pain are at high risk for poor treatment response, including continued illicit substance use. Due to the important relationship between the presence of pain and illicit substance abuse within the MMT setting, it is imperative that we target our efforts toward understanding the characteristics of this patient population.Methods: The primary objective of this study was to explore the clinical and inflammatory profile of MMT patients reporting comorbid pain. This multicenter study enrolled patients (n=235) on MMT for the treatment of opioid dependence. Clinical history and blood and urine data were collected. Blood samples were obtained for estimating the serum levels of inflammatory markers (tumor necrosis factor [TNF]-α, interleukin-1 receptor antagonist [IL-1ra], IL-6, IL-8, IL-10, interferon [IFN]-γ and chemokine (C–C motif) ligand 2 [CCL2]). The study objectives were addressed using a descriptive statistical summary and a multivariable logistic regression model constructed in STATA version 12.Results: Among the participants eligible for inclusion (n=235), serum IFN-γ level and substance abuse behavior proved to be important delineating characteristics for the detection of comorbid pain. Analysis of inflammatory profile showed IFN-γ to be significantly elevated among patients reporting comorbid pain (odds ratio [OR]: 2.02; 95% confidence interval [CI]: 1.17, 3.50; P=0.01). Patients reporting comorbid pain were also found to have an increase in positive opioid urine screens (OR: 1.02; 95% CI: 1.00, 1.03; P=0.01), indicating an increase in illicit opioid consumption.Conclusion: MMT patients with comorbid pain were shown to have elevated IFN-γ and higher rates of continued opioid abuse. The ability to objectively distinguish between patients with comorbid pain may help to both improve the prediction of poor responders to MMT as well as identify treatment approaches such as anti-inflammatory medications as safe alternatives for MMT patients with comorbid pain. Keywords: methadone maintenance treatment, inflammatory markers, TNF-α, IFN-γ, interleukins, CCL2, Brief Pain Inventory, opioid dependence
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».