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Enregistrement W4381732758 · doi:10.2196/preprints.42417

Opioid Agonist Therapies and Pregnancy Outcomes for Pregnant People With Opioid Use Disorder: Protocol for a Systematic Review (Preprint)

2022· review· en· W4381732758 sur OpenAlexaffabout
Lindsay A. Wilson, Preet Gandhi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioid use disorderMedicinePregnancyBuprenorphineCINAHLMethadoneMEDLINEPsycINFOObstetricsOpioidIntensive care medicinePsychiatryPsychological interventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Opioid use disorder (OUD) during pregnancy presents a significant risk to maternal, fetal, and neonatal health, increasing the likelihood of adverse events, such as maternal overdose, pregnancy loss, stillbirth, preterm birth, low birth weight, and neonatal abstinence syndrome. In order to reduce the risk of these outcomes, the standard of care for OUD during pregnancy in many jurisdictions within the United States and Canada is opioid agonist therapy (OAT). OAT refers to prescription medications that alleviate or eliminate opioid withdrawal symptoms, so that opioid use can be managed more safely. Although OAT has been recognized as a safe option for pregnant people with OUD, many jurisdictions do not have treatment guidelines regarding pharmacological options, dosing recommendations, side effect management, and individual preferences. There is currently a lack of systematic evidence on the impacts of different OAT regimens on pregnancy outcomes. OBJECTIVE We aim to evaluate the impacts of specific OAT agents on pregnancy outcomes and inform recommendations for practitioners treating pregnant people with OUD. METHODS The MEDLINE, Embase, CINAHL, and PsycINFO databases will be searched for published quantitative studies assessing pregnancy outcomes for individuals on OAT. Given the substantially increased risk of preterm birth, low birth weight, small for gestational age, and stillbirth among pregnant people with OUD, these four end points will comprise our primary outcomes. Database searches will not be restricted by date, and conference abstracts will be restricted to the past 2 years. Titles, abstracts, and full-text articles will be independently screened by 2 reviewers. Data will be extracted independently and in duplicate, using a data extraction form to reduce the risk of reviewer bias. The risk of bias within individual studies will be assessed by using the appropriate CASP (Critical Appraisal Skills Programme) checklists. For studies that consider the same research questions, interventions, or outcomes, meta-analyses will be conducted to synthesize the pooled effect size. In the event that studies cannot be compared directly, results will be synthesized in a narrative account. Between-study heterogeneity will be measured by using the τ2 statistic. If more than 10 studies are available for pooling, publication bias will be evaluated by using the Egger regression test. RESULTS As of January 2023, a total of 3266 abstracts have been identified for screening. Data extraction is expected to commence in February 2023. CONCLUSIONS The topic of OAT and its effect on pregnancy is an understudied area that has the potential to improve health outcomes, clinical practice, education, and community advocacy. The results of our review will be used to inform clinical practice guidelines and improve health outcomes for pregnant people. Findings will be disseminated to diverse groups of stakeholders, including policy makers, clinicians, community partners, and individuals with lived experience of drug use. CLINICALTRIAL PROSPERO CRD42022332082; https://tinyurl.com/2p94pkx5 INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/42417

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,016
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,005

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,304 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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