Adverse effects of opioids prescribed in opioid agonist treatment: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Opioid agonist treatment (OAT) comprises the use of opioid agonists to replace illicit street opioids and is the treatment of choice for individuals with opioid use disorder (OUD). We aim to systematically review the risk for any type of adverse effects of OAT in patients with opioid use disorder.Methods: We aim to inform evidence-based care decisions with a systematic review of published randomised controlled trials (RCTs) evaluating opioid agonists for the treatment of OUD in comparison to any control and reporting adverse effects. The search strategy was developed and peer-reviewed by medical information specialists. The databases Embase, Medline, PsycInfo, CENTRAL, and the Web of Science Core Collection will be searched without date limits. Title and abstract screening will be done in duplicate by three and full text screening by two independent reviewers. Data extraction will be checked by a second reviewer. Disagreements will be resolved by a third reviewer.We aim to combine study results in random-effects meta-analyses and calculate relative and absolute risks.Risk of bias will be assessed with version 2 of the Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials (RoB 2).An assessment of quality of evidence will be conducted using the Grading of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) framework.Discussion: The results of this systematic review will provide evidence to allow optimal clinical decision making for patients with OAT, in particular those with previous adverse events.
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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 | 0,069 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,011 |
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 ».