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Enregistrement W4308368211 · doi:10.1089/jchc.21.07.0063

Cost Analysis of Buprenorphine Extended-Release Injection Versus Sublingual Buprenorphine/Naloxone Tablets in a Correctional Setting

2022· article· en· W4308368211 sur OpenAlexaff
James S.H. Wong, Sarah Masson, Alan Huang, Deanna Romm, Maylene Fong, Tony Porter, Nader Sharifi, Pouya Azar, Nickie Mathew

Notice bibliographique

RevueJournal of Correctional Health Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaVancouver General HospitalProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuprenorphineMedicine(+)-NaloxoneOpioid use disorderAnesthesiaOpioidOpioid overdoseSyringePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incarcerated clients experience high rates of opioid use disorder and overdose. It is critical that opioid agonist treatment (OAT) is provided in correctional facilities. However, few receive OAT due to concerns about diversion, misuse, and safety. Buprenorphine extended-release (BUP-XR), a monthly buprenorphine depot injection, could be especially advantageous in the correctional setting as it can prevent diversion and misuse, saving staff resources and time. An injection of BUP-XR is costly compared with a monthly supply of buprenorphine/naloxone (BUP/NX) tablets. We demonstrate that when factoring in the added costs of medication preparation, administration, monitoring, and personnel, it is more economical to provide BUP-XR than BUP/NX. Other facilities, by utilizing our cost breakdown, can determine whether BUP-XR is economically advantageous at their own facility.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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