The current state of knowledge on care for co‐occurring chronic pain and opioid use disorder: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Opioid use disorder often co-occurs with chronic pain but assessment and treatment of these co-occurring disorders is complex. This review aims to identify current treatments and delivery models for co-occurring chronic pain and opioid use disorder (OUD) documented in the scientific literature. DESIGN: Scoping review. METHODS: The review was conducted in six databases in June 2022 (no time limit): CINAHL, PsycINFO, Web of Science, Cochrane, PubMed and Embase. The PRISMA-ScR checklist was used to guide reporting. RESULTS: Forty-seven publications addressing the issue of co-occurring chronic pain and OUD management were included. Randomized controlled trials provide evidence for the effectiveness of opioid agonist treatments (OAT) such as methadone or buprenorphine/naloxone, as well as for combining OAT with Mindfulness-Oriented Recovery Enhancement or cognitive behavioural therapy. A number of other pharmacological treatments (opioid and nonopioid), nonpharmacological treatments (e.g. physiotherapy) and service delivery models (e.g. simultaneous treatment of comorbidities, interdisciplinary and interprofessional collaboration) are also underlined. In most cases, authors recommend a combination of strategies to meet patient needs. CONCLUSIONS: The scoping review reveals gaps in evidence-based knowledge to effectively care for co-occurring chronic pain and OUD, but several experts recommend the uptake of known 'best' practices such as integrated treatment of the multiple biopsychosocial dimensions of the co-occurring disorders as well as collaborative interdisciplinary work. CLINICAL RELEVANCE: Improving services is dependent on alleviating barriers such as working in silos, the costs associated with nonpharmacological treatments, and the double stigma associated with pain in people with a substance use disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».