Cannabis use and opioid relapse: An exploratory survival analysis of prospectively collected data
Notice bibliographique
Résumé
Importance It is known that only minority of patients with opioid use disorder (OUD) receive treatment, of which only a fraction successfully complete treatment as intended. Factors associated with poor treatment outcomes remain unclear, and there is emerging but conflicting evidence that cannabis use may mitigate opioid use. Objective To analyze predictors of relapse amongst patients receiving buprenorphine-naloxone for OUD and identify the association between cannabis use and time to relapse. Design Data were prospectively collected between May 2018 and October 2020, and patients were followed for 12 months. Setting Thirty-one outpatient opioid agonist treatment clinics across Ontario, Canada. Participants All patients 16 years of age or older receiving buprenorphine-naloxone for OUD who had a urine toxicology screen negative for opioids at baseline were eligible for inclusion. Of the 488 patients consecutively sampled, 466 were included. Exposure Cannabis use. Main outcome and measure Relapse to opioid use assessed using urine toxicology screens. We employed a multivariable Cox-proportional hazard model for our analyses. Results We found that cannabis use was not protective against relapse [hazard ratio (HR) = 1.03, 95% confidence interval (CI): 0.78, 1.36, p = 0.84]. We found that participants who have been in treatment for at least two years had a 44% decrease in the hazard of relapse compared to those in treatment for less than a year (HR = 0.56, 95% CI: 0.34, 0.92, p = 0.021). We also found that the hazard of relapse was 2.6 times higher for participants who were intravenous drug users (HR = 2.61, 95% CI: 1.74, 3.91, p < 0.001), and that for every 1mg increase in the participants’ buprenorphine-naloxone dose, the hazard of relapse is 2% greater (HR = 1.02, 95% CI: 1.01, 1.03, p < 0.001). Conclusion Our analysis failed to show cannabis to be protective against relapse to opioid use in patients receiving buprenorphine-naloxone for OUD. We identified that individuals who inject drugs, are on higher doses of buprenorphine-naloxone, or have been in treatment for less than two years have a higher hazard for relapse. The presence of such factors may thus warrant closer patient follow-up and more stringent treatment protocols to mitigate risk of relapse and potential overdose.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».