Risk of infections among persons treated with opioids for chronic pain: a systematic review and meta-analysis protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Millions of persons with chronic pain across North America and Europe use opioids. While the immunosuppressive properties of opioids are associated with risks of infections, these outcomes could be mitigated through careful patient selection and monitoring practices when appropriate. It is important to recognise that some patients do benefit from a carefully tailored opioid therapy. Enough primary studies have been published to date regarding the role of opioids in potential immunosuppression presenting as an increased rate of infection acquisition, infectious complications and mortality. There is thus a critical need for a consensus in this area. METHODS AND ANALYSIS: The methodology is based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement, the MOOSE Guidelines for Meta-Analyses and Systematic Reviews of Observational Studies and the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. We plan to systematically search Ovid MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, EMB Review, EMBASE, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Central Register of Controlled Trials and Google Scholar databases from their inception date to December 2023. Full-text primary studies that report measurable outcomes in adults with chronic pain, all routes of opioid use, all types of infections and all settings will be included. We will identify a scope of reported infections and the evidence on the association of opioid use (including specific opioid, dosage, formulation and duration of use) with the risk of negative infectious outcomes. Opioid use-associated outcomes, comparing opioid use with another opioid or a non-opioid medication, will be reported. The meta-analysis will incorporate individual risk factors. If data are insufficient, the results will be synthesised narratively. Publication bias and confounding evaluation will be performed. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework will be used. ETHICS AND DISSEMINATION: Approval for the use of published data is not required. The results will be published, presented at conferences and discussed in deliberative dialogue groups. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42023402812.
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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 | 0,049 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,004 |
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 ».