Changes in daily dose in open-label compared to double-blind: The role of clients’ expectations in injectable opioid agonist treatment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Though double-blind studies have indicated that hydromorphone and diacetylmorphine produce similar effects when administered through injectable opioid agonist treatment (iOAT) programs, participant preference may influence some aspects of medication dispensation such as dose. Methods: This is a retrospective longitudinal analysis. Participants (n = 131) were previously enrolled in a double-blind clinical trial for iOAT who continued to receive treatment in an open-label follow up study. Data included medication dispensation records from 2012 to 2020. Using linear regression and paired t-tests, average daily dose totals of hydromorphone and diacetylmorphine were examined comparatively between double-blind and open-label periods. A subgroup analysis explored dose difference by preference using the proxy, blinding guess, a variable used to facilitate the measurement of treatment masking during the clinical trial by asking which medication the participant thought they received. Results: During the open-label period, participants prescribed diacetylmorphine received 49.5 mg less than during the double-blind period (95% CI -12.6,-86.4). Participants receiving hydromorphone did not see a significant dose decrease. Participants who guessed they received hydromorphone during the clinical trial, but learned they were on diacetylmorphine during the open-label period, saw a decrease in total daily dose of 78.3 mg less (95% CI -134.3,-22.4) during the open-label period. Conclusion: If client preference is considered in the treatment of chronic opioid use disorder, clients may be able to better moderate their dose to suit their individual needs. Together with their healthcare providers, clients can participate in their treatment trajectories collaboratively to optimize client outcomes and promote person-centered treatment options.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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)
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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 ».