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Enregistrement W4319062608 · doi:10.1097/adm.0000000000001148

“Macrodosing” Sublingual Buprenorphine and Extended-release Buprenorphine in a Hospital Setting: 2 Case Reports

2023· article· en· W4319062608 sur OpenAlexaffabout
Meldon Kahan, Louisa Marion-Bellemare, Julie Samson, Anita Srivastava

Notice bibliographique

RevueJournal of Addiction Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensNorthern CollegeCentre for Addiction and Mental HealthWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuprenorphineMedicineFentanyl(+)-NaloxoneSublingual administrationAnesthesiaSedationEmergency departmentOpioidEmergency medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe 2 case reports in which high-dose administration of sublingual buprenorphine/naloxone quickly stabilized fentanyl users who presented to the hospital. To discuss how early administration of extended-release buprenorphine, before the patient is discharged, may improve retention rates for outpatient buprenorphine treatment. METHODS: Two case reports of fentanyl users presented to the emergency department at the general hospital in Timmins, Canada are described. They were rapidly stabilized on high-dose sublingual buprenorphine/naloxone and then transitioned within 24 to 36 hours to buprenorphine extended-release subcutaneous injection. RESULTS: In both cases, their withdrawal symptoms quickly resolved, without sedation or precipitated withdrawal. Both patients followed up with the outpatient clinic for another injection of extended-release buprenorphine. CONCLUSIONS: High-dose sublingual buprenorphine/naloxone followed by early administration of extended-release buprenorphine quickly and safely relieved withdrawal symptoms in 2 fentanyl users who presented to the hospital emergency department. This novel approach shows promise in improving treatment retention rates for patients using fentanyl. Further research is required to evaluate the safety and effectiveness of this approach.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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