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Enregistrement W4322495149 · doi:10.1111/add.16178

Does opioid agonist treatment reduce overdose mortality risk in people who are older or have physical comorbidities? Cohort study using linked administrative health data in New South Wales, Australia, 2002–17

2023· article· en· W4322495149 sur OpenAlexaff
Sarah Larney, N. R. Jones, Matthew Hickman, Suzanne Nielsen, Robert Ali, Louisa Degenhardt

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Health and Medical Research CouncilNSW Ministry of HealthMedical Research CouncilNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchNational Institutes of HealthNational Coronial Information SystemSeqirusCentre for Health Record LinkageNSW HealthNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitIndivior
Mots-clésMedicineBuprenorphineMethadoneDrug overdoseCohort studyCohortOpioid overdoseOpioid use disorderOpioidPopulationInternal medicineEmergency medicinePoison controlAnesthesia(+)-NaloxoneEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To quantify the association between opioid agonist treatment (OAT) and overdose death by age group; test the hypothesis that across different age groups, opioid overdose mortality is lowest during OAT with buprenorphine compared with time out of treatment or OAT with methadone; and test associations between OAT and opioid overdose mortality in the presence of chronic circulatory, respiratory, liver and kidney diseases. DESIGN: Retrospective observational cohort study using linked administrative data. SETTING: New South Wales, Australia. PARTICIPANTS: A total of 37 764 people prescribed OAT, 1 August 2002 and 31 December 2017. MEASUREMENTS: OAT exposure, opioid overdose mortality and key confounders were measured using linked population data sets on OAT entry and exit, hospitalization, mental health care, incarceration and mortality. ICD-10 codes were used to define opioid overdose mortality and chronic disease groups of interest. FINDINGS: Relative to time out of treatment, time in OAT was associated with a lower risk of opioid overdose death across all age groups and chronic diseases. Among people aged 50 years and older, there was weak evidence that buprenorphine may be associated with greater protection against opioid overdose death than methadone [generalized estimating equation (GEE) adjusted incident rate ratio (aIRR) = 0.47; 95% confidence interval (CI) = 0.21, 1.02; marginal structural models (MSM) aIRR = 0.49; 95% CI = 0.17, 1.41]. Buprenorphine was associated with greater protection against overdose death than methadone for clients with circulatory (MSM aIRR = 0.27; 95% CI = 0.11, 0.67) or respiratory (MSM aIRR = 0.26; 95% CI = 0.07, 0.94) diseases, but not liver (MSM aIRR = 0.59; 95% CI = 0.14, 2.43) or kidney (MSM aIRR = 1.16; 95% CI = 0.31, 4.36) diseases. CONCLUSIONS: Opioid agonist treatment (OAT) appears to reduce mortality risk in people with opioid use disorder who are older or who have physical comorbidities. Opioid overdose mortality during OAT with buprenorphine appears to be lower and reduced in clients with circulatory and respiratory diseases compared with OAT with methadone.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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