Associations of Methadone and BUP/NX Dose Titration Patterns With Retention in Treatment and Opioid Use in Individuals With Prescription-Type Opioid Use Disorder: Secondary Analysis of the OPTIMA Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Methadone and buprenorphine/naloxone (BUP/NX) titration parameters (eg, range, duration, and rate) can vary during opioid use disorder (OUD) treatment. We describe methadone and BUP/NX titration patterns and their associations with treatment outcomes among individuals with a prescription-type OUD. METHODS: We used data from a 24-week open-label, multicenter randomized controlled trial, including N = 167 participants aged 18-64 years old with prescription-type OUD who received at least a first dose of treatment. Descriptive analyses of methadone and BUP/NX titration patterns were conducted, that is, range and duration from first to maximum dose, and rate (range/duration ratio). Outcomes included percentage of opioid-positive urine drug screens (UDS) and treatment retention. Adjusted linear and logistic regressions were used to study associations between titration patterns and percentage of opioid-positive UDS and treatment retention. RESULTS: Methadone doses were increased by a mean dose range of 42.4 mg over a mean duration of 42.2 days. BUP/NX doses were increased by a mean dose range of 8.4 mg over a mean duration of 28.7 days. Only methadone dose titration range (odds ratio: 1.03; 95% CI, 1.01 to 1.05) and duration (odds ratio: 1.03; 95% CI, 1.01 to 1.05) were associated with higher retention. Only methadone dose titration rate was associated with lower percentage of opioid-positive UDS at weeks 12-24 ( B : -2.77; 95% CI, -4.72 to -0.81). CONCLUSIONS: Specific parameters of methadone titration were associated with treatment outcomes and may help in personalizing treatment schedules. Sustained methadone dose titration, when indicated, may help increase retention, whereas faster dose titration for methadone may help decrease opioid use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».