Differential effect of cannabis use on opioid agonist treatment outcomes: Exploratory analyses from the OPTIMA study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Conflictual evidence exists regarding the effects of cannabis use on the outcomes of opioid agonist therapy (OAT). In this exploratory analysis, we examined the effect of recent cannabis use on opioid use, craving, and withdrawal symptoms, in individuals participating in a trial comparing flexible buprenorphine/naloxone (BUP/NX) take-home dosing model to witnessed ingestion of methadone. METHODS: We analyzed data from a multi-centric, pragmatic, 24-week, open label, randomized controlled trial in individuals with prescription-type opioid use disorder (n = 272), randomly assigned to BUP/NX (n = 138) or methadone (n = 134). The study measured last week cannabis and opioid use via timeline-follow back, recorded at baseline and every two weeks during the study. Craving symptoms were measured using the Brief Substance Craving Scale at baseline, and weeks 2, 6, 10, 14, 18 and 22. The study measured opioid withdrawal symptoms via Clinical Opiate Withdrawal Scale at treatment initiation and weeks 2, 4, and 6. RESULTS: The mean maximum dose taken during the study was 17.3 mg/day (range = 0.5-32 mg/day) for BUP/NX group and 67.7 mg/day (range = 10-170 mg/day) in the methadone group. Repeated measures generalized linear mixed models demonstrated that cannabis use in the last week (mean of 2.3 days) was not significantly associated with last week opioid use (aβ ± standard error (SE) = -0.06 ± 0.04; p = 0.15), craving (aβ ± SE = -0.05 ± 0.08, p = 0.49), or withdrawal symptoms (aβ ± SE = 0.09 ± 0.1, p = 0.36). Bayes factor (BF) for each of the tested models supported the null hypothesis (BF < 0.3). CONCLUSIONS: The current study did not demonstrate a statistically significant effect of cannabis use on outcomes of interest in the context of a pragmatic randomized-controlled trial. These findings replicated previous results reporting no effect of cannabis use on opioid-related outcomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».