Building Capacity for Injectable Diacetylmorphine and Hydromorphone for the Treatment of Opioid Use Disorder: Identifying Typical Doses
Notice bibliographique
Résumé
Identifying typical doses of existing opioid use disorder medications, such as injectable opioid agonist treatment (iOAT), can support client and program needs, and potentially increase iOAT expansion. Longitudinal data from participants in a cohort study (n = 131), along with clinic dispensation records from August 2014 to April 2020, were used to examine physician prescribed as well as used doses of injectable diacetylmorphine and hydromorphone. Dosage groups, by medication and prescribed dose per session, were created for both hydromorphone and diacetylmorphine. A total of 534, 522 injections were registered during the study period among 129 participants. Mean received diacetylmorphine doses ranged from 106 to 989 mg per day, with most clients using 125–262 mg per session (mean 192.99 mg) and attending 2.40 sessions per day. Mean received hydromorphone doses ranged from 51.09 to 696.06 mg per day, with the majority using 88–154 mg per session (mean 121.32 mg; 2.43 sessions). Average daily doses remained stable overtime and, while mid-range doses were most typical, participants used the whole spectrum of allowable dose prescriptions. Evidence supporting typical doses of iOAT can be integrated into program planning to better allow providers and prescribers to anticipate program needs and engage in individualized care.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».