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Enregistrement W4378908460 · doi:10.1136/bmjopen-2022-068729

Comparative effectiveness of urine drug screening strategies alongside opioid agonist treatment in British Columbia, Canada: a population-based observational study protocol

2023· article· en· W4378908460 sur OpenAlexaffabout
Brenda Carolina Guerra‐Alejos, Megan Kurz, Jeong Eun Min, Laura M. Dale, Micah Piske, Paxton Bach, Julie Bruneau, Paul Gustafson, X. Joan Hu, Kyle M. Kampman, P. Todd Korthuis, Tom Loughin, Malcolm Maclure, Robert W. Platt, Uwe Siebert, M. Eugenia Socías, Evan Wood, Bohdan Nosyk

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalBritish Columbia Centre on Substance UseMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health OutcomesSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicineObservational studyProtocol (science)PopulationFamily medicineUrineDrugPharmacologyAlternative medicineInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Urine drug tests (UDTs) are commonly used for monitoring opioid agonist treatment (OAT) responses, supporting the clinical decision for take-home doses and monitoring potential diversion. However, there is limited evidence supporting the utility of mandatory UDTs-particularly the impact of UDT frequency on OAT retention. Real-world evidence can inform patient-centred approaches to OAT and improve current strategies to address the ongoing opioid public health emergency. Our objective is to determine the safety and comparative effectiveness of alternative UDT monitoring strategies as observed in clinical practice among OAT clients in British Columbia, Canada from 2010 to 2020. METHODS AND ANALYSIS: We propose a population-level retrospective cohort study of all individuals 18 years of age or older who initiated OAT from 1 January 2010 to 17 March 2020. The study will draw on eight linked health administrative databases from British Columbia. Our primary outcomes include OAT discontinuation and all-cause mortality. To determine the effectiveness of the intervention, we will emulate a 'per-protocol' target trial using a clone censoring approach to compare fixed and dynamic UDT monitoring strategies. A range of sensitivity analyses will be executed to determine the robustness of our results. ETHICS AND DISSEMINATION: The protocol, cohort creation and analysis plan have been classified and approved as a quality improvement initiative by Providence Health Care Research Ethics Board and the Simon Fraser University Office of Research Ethics. Results will be disseminated to local advocacy groups and decision-makers, national and international clinical guideline developers, presented at international conferences and published in peer-reviewed journals electronically and in print.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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