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Enregistrement W4386466943 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2023.3145

Gabapentin Use Among Individuals Initiating Buprenorphine Treatment for Opioid Use Disorder

2023· article· en· W4386466943 sur OpenAlexaff
Matthew S. Ellis, Kevin Y. Xu, Vítor S. Tardelli, Thiago Marques Fidalgo, Mance E. Buttram, Richard A. Grucza

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésGabapentinMedicineOpioid use disorderBuprenorphineMedicaidMedical prescriptionRetrospective cohort studyPsychiatryOpioidInternal medicineHealth carePharmacologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Gabapentin prescriptions have drastically increased in the US due to off-label prescribing in settings such as opioid use disorder (OUD) treatment to manage a range of comorbid conditions and withdrawal symptoms, despite a lack of evidence. Objective: To assess the purpose and associated risks of off-label gabapentin use in OUD treatment. Design, Setting, and Participants: This retrospective recurrent-event case-control study with a crossover design used administrative claims data from MarketScan Commercial and Multi-State Medicaid databases from January 1, 2006, to December 31, 2016. Individuals aged 12 to 64 years with an OUD diagnosis and filling buprenorphine prescriptions were included in the primary analysis conducted from July 1, 2022, through June 1, 2023. Unit of observation was the person-day. Exposures: Days covered by filled gabapentin prescriptions. Main Outcomes and Measures: Primary outcomes were receipt of gabapentin in the 90 days after initiation of buprenorphine treatment and drug-related poisoning. Drug-related poisonings were defined using codes from International Classification of Diseases, Ninth Revision, and International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, Tenth Revision. Results: A total of 109 407 patients were included in the analysis (mean [SD] age, 34.0 [11.2] years; 60 112 [54.9%] male). Among the 29 967 patients with Medicaid coverage, 299 (1.0%) were Hispanic, 1330 (4.4%) were non-Hispanic Black, 23 112 (77.1%) were non-Hispanic White, and 3399 (11.3%) were other. Gabapentin was significantly less likely to be prescribed to Black or Hispanic patients, and more likely to be prescribed to female patients, those with co-occurring substance use or mood disorders, and those with comorbid physical conditions such as neuropathic pain. Nearly one-third of persons who received gabapentin (4336 [31.1%]) had at least 1 drug-related poisoning after initiating buprenorphine treatment, compared with 13 856 (14.5%) among persons who did not receive gabapentin. Adjusted analyses showed that days of gabapentin use were not associated with hospitalization for drug-related poisoning (odds ratio, 0.98 [95% CI, 0.85-1.13]). Drug-related poisoning risks did not vary based on dosage. Conclusions and Relevance: Gabapentin is prescribed in the context of a myriad of comorbid conditions. Even though persons receiving gabapentin are more likely to have admissions for drug-related poisoning, these data suggest that gabapentin is not associated with an increased risk of drug-related poisoning alongside buprenorphine in adjusted analyses. More data on the safety profile of gabapentin in OUD settings are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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