Feasibility and effectiveness of extended-release buprenorphine (XR-BUP) among correctional populations: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medications for opioid use disorder (MOUD) reduce risks for overdose among correctional populations. Among other barriers, daily dosing requirements hinder treatment continuity post-release. Extended-release buprenorphine (XR-BUP) may therefore be beneficial. However, limited evidence exists.Objectives: To conduct a systematic review examining the feasibility and effectiveness of XR-BUP among correctional populations.Methods: Searches were carried out in Pubmed, Embase, and PsychINFO in October 2023. Ten studies reporting on feasibility or effectiveness of XR-BUP were included, representing n = 819 total individuals (81.6% male). Data were extracted and narratively reported under the following main outcomes: 1) Feasibility; 2) Effectiveness; and 3) Barriers and Facilitators.Results: Studies were heterogeneous. Correctional populations were two times readier to try XR-BUP compared to non-correctional populations. XR-BUP was feasible and safe, with no diversion, overdoses, or deaths; several negative side effects were reported. Compared to other MOUD, XR-BUP significantly reduced drug use, resulted in similar or higher treatment retention rates, fewer re-incarcerations, and was cost-beneficial, with a lower overall monthly/yearly cost. Barriers to XR-BUP, such as side effects and a fear of needles, as well as facilitators, such as a lowered risk of opioid relapse, were also identified.Conclusion: XR-BUP appears to be a feasible and potentially effective alternative treatment option for correctional populations with OUD. XR-BUP may reduce community release-related risks, such as opioid use and overdose risk, as well as barriers to treatment retention. Efforts to expand access to and uptake of XR-BUP among correctional populations are warranted.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».