Impact of the Ottawa model on opiate screening and smoking cessation in methadone-treated patients with opioid use disorder: A retrospective cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Approximately 60 million individuals worldwide used opioids in 2021, constituting 1.2% of the global adult population. This study aimed to evaluate the effectiveness of integrated treatment strategies for opioid use disorder and nicotine use disorder by assessing the impact of smoking cessation within a methadone treatment framework. METHODS: In a retrospective cohort study, 53 methadone maintenance patients were divided into 16 treatment-seeking smokers (TSS) and 37 treatment-rejecting smokers (TRS) based on their participation in the Ottawa model for smoking cessation plus 16 weeks of varenicline treatment. Both groups received standard methadone treatment for 68 weeks. TSS were followed up for 44 weeks to assess smoking cessation outcomes, while TRS had none due to their lack of participation in smoking cessation treatment. RESULTS: The median age of the TSS group was 48 years, while that of the TRS group was 45.5 years. Males comprised 75% of TSS and 94.6% of the TRS. TSS exhibited an 83% decrease in positive opioid screen results compared to TRS (p=0.023). In TSS, peak smoking cessation success was observed at week 20, with 57% of participants maintaining carbon monoxide levels <5 ppm. CONCLUSIONS: The significant reduction in positive opioid screens and the high smoking cessation rate in the TSS group highlight the efficacy of combined treatment methods. This study underscores the advantages of integrating smoking cessation with methadone maintenance treatment, indicating that comprehensive approaches can substantially improve treatment outcomes.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».