Predictors of Retention and Drug Use Among Patients With Opioid Use Disorder Transferred to a Specialty “Second Chance” Methadone Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many patients in methadone treatment have difficulty achieving or maintaining drug abstinence, and many clinics have policies that lead to discharging these patients. We designed a pilot "Second Chance" (SC) program for patients scheduled to be discharged from other local methadone clinics to be transferred to our clinic. Aim: Determine whether SC patients' retention and opioid use is related to physical or mental health conditions, non-opioid substance use, or treatment features. Methods: From December 2012 to December 2014, this program enrolled 70 patients who were discharged from other clinics in the area; we were their last remaining option for methadone treatment. Unlike the clinic's standard policies, the treatment focus for SC patients was retention rather than abstinence. This program focused on connection to care (eg, psychiatric services) and enabled patients to continue receiving services despite ongoing substance use. Each patient was assessed at treatment entry and followed until June 2016 to evaluate outcomes. Results: < .05) higher rates of current DSM-IV Axis I psychiatric diagnosis (97% vs 70%), prescriptions for opioids (84% vs 55%) and benzodiazepines (65% vs 27%), and higher methadone doses at admission (58 vs 46 mg) but did not differ significantly in rates of 6-month or 1-year retention (77% and 56%, respectively) or all-drug use (39% positive urine drug screens). Methadone doses >65 mg predicted significantly longer retention and less opioid use, but these effects were not moderated by baseline characteristics. Conclusions: Patients in methadone treatment struggling to achieve abstinence may benefit from retention-oriented harm-reduction programs. Higher methadone doses can improve retention and opioid abstinence despite psychiatric comorbidities. Further work is needed to improve program implementation and outcomes in this complex population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».