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Enregistrement W4323928594 · doi:10.1016/j.drugalcdep.2023.109832

Risk of motor vehicle collisions after methadone use: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4323928594 sur OpenAlexaboutno aff
Tou‐Yuan Tsai, Sung-Yun Tu, Chin-Chia Wu, Pei‐Shan Ho, Chun-Liong Tung, Jui‐Hsiu Tsai, Ya‐Hui Yang, Ke-Fei Wu, Hung‐Yi Chuang

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Dependence · 2023
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFood and Drug Administration
Mots-clésMethadoneMeta-analysisPublication biasMedicineMethadone maintenanceRelative riskSubgroup analysisEpidemiologyPsychiatryConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methadone maintenance therapy is a leading treatment strategy for stabilizing and rehabilitating patients with opioid dependence; however, findings related to the risk of motor vehicle collisions after methadone use have been conflicting. In the present study, we compiled the available evidence on the risk of motor vehicle collisions after methadone use. We completed a systematic review and meta-analysis of studies identified on six databases. Two reviewers independently screened the identified epidemiological studies, extracted data, and used the Newcastle–Ottawa Scale to assess the quality of the studies. Risk ratios were retrieved for analysis, conducted using random-effects model. Sensitivity analyses, subgroup analyses, and tests for publication bias were conducted. Among 1446 identified relevant studies, a total of 7 epidemiological studies enrolling 33226142 participants met the inclusion criteria. Overall, study participants with methadone use had a higher risk of motor vehicle collisions than did those without methadone use (pooled relative risk 1.92, 95% CI 1.25–2.95; number needed to harm 11.3, 95% CI 5.3–41.6); the I2 statistic was 95.1%, indicating substantial heterogeneity. Subgroup analyses revealed that database type explained 95.36% of the between-study variance (p = 0.008). Egger’s (p = 0.376) and Begg’s (p = 0.293) tests revealed no evidence of publication bias. Sensitivity analyses indicated that the pooled results were robust. The present review revealed that methadone use is significantly associated with a nearly doubled risk of motor vehicle collisions. Therefore, clinicians should exercise caution in implementing methadone maintenance therapy for drivers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,048
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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