Characteristics, treatment patterns and retention with extended-release subcutaneous buprenorphine for opioid use disorder: A population-based cohort study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uptake and retention for opioid agonist treatment (OAT) remains low. Novel extended-release formulations may improve OAT accessibility by reducing the frequency of healthcare visits. Our aim was to examine uptake, characteristics, treatment patterns and retention of individuals initiating extended-release subcutaneous buprenorphine (BUP-ER), a monthly injectable OAT. METHODS: We conducted a population-based cohort study among adults aged 18+ initiated on BUP-ER between February 3, 2020 and March 31, 2022 in Ontario, Canada. Using administrative health data, we defined continuous BUP-ER use based on repeat injections within a 56-day period and used Kaplan-Meier curves to estimate time on treatment. Among new BUP-ER recipients, we described individual and prescriber characteristics, healthcare utilization and treatment patterns. RESULTS: 2366 individuals initiated BUP-ER. The median time to BUP-ER discontinuation was 183 days (interquartile range: 66-428 days) and 52.0% of individuals were co-prescribed buprenorphine/naloxone at least once throughout the period of BUP-ER receipt. Among individuals who initiated on a dose of 300mg BUP-ER and had three or more injections, 18.8% continued to receive only 300mg doses (N=276 of 1470). Furthermore, 28.6% of those whose dose was reduced to 100mg (N=341 of 1194) had a subsequent dose increase to 300mg. CONCLUSIONS: On average, people initiating BUP-ER discontinue within the first 6 months of treatment. While BUP-ER is likely providing an important OAT option, the high occurrence of discontinuation, supplementation with buprenorphine/naloxone, and frequent dose increases suggest inadequacy of current dosing recommendations among a proportion of individuals.
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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) | 0,000 | 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 ».