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Enregistrement W4407111881 · doi:10.1503/cmaj.241173-f

Prise en charge du trouble lié à l’usage d’opioïdes : mise à jour 2024 du guide de pratique clinique nationale

2025· review· fr· W4407111881 sur OpenAlexaffvenueabout
Igor Yakovenko, Yvette Mukaneza, Katuschia Germé, Jacob Belliveau, Ross Fraleigh, Paxton Bach, Ginette Poulin, Peter J. Selby, Marie-Ève Goyer, Thomas D. Brothers, Jürgen Rehm, David C. Hodgins, Sherry H. Stewart, Evan Wood, Julie Bruneau

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2025
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGynecologyMedicineHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Contexte: Dans un contexte où les pratiques et les politiques évoluent constamment, il est essentiel d’être à l’affût des plus récentes données scientifiques et de les intégrer afin d’optimiser la prise en charge des personnes atteintes d’un trouble lié à l’usage d’opioïdes. Cet article résume le nouveau guide de pratique clinique nationale de l’Initiative canadienne de recherche sur les impacts des substances psychoactives (ICRIS) sur la prise en charge clinique du trouble lié à l’usage d’opioïdes qui révise les recommandations de 2018. Méthodes: Aux fins de la mise à jour, nous avons suivi l’Institute of Medicine Standards for Developing Trustworthy Clinical Practice Guidelines et utilisé l’outil AGREE-REX (Appraisal of Guidelines REsearch and Evaluation—Recommendations EXcellence) pour assurer la qualité. Au terme d’une revue systématique de la littérature scientifique pertinente publiée entre le 1er janvier 2017 et le 14 septembre 2023, nous avons formulé et classé les nouvelles recommandations selon l’approche GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation). Un comité multidisciplinaire national externe — auquel siégeaient notamment des personnes ayant un savoir expérientiel avec le trouble lié à l’usage d’opioïdes — a procédé à une évaluation, dont les résultats ont été pris en compte dans ce guide. Recommandations: Sur les 11 recommandations présentées dans le guide de 2018, 3 sont restées inchangées, et les 8 autres ont été mises à jour. Quatre d’entre elles ont été combinées en 1 seule, 1 a été scindée en 2, 1 est devenue une considération particulière et 2 ont fait l’objet d’une simple révision. Les principales modifications découlent de données probantes substantielles attestant que la méthadone et la buprénorphine ont une efficacité équivalente, notamment pour diminuer l’usage d’opioïdes et les effets indésirables, et sont donc maintenant toutes deux les options thérapeutiques privilégiées de première intention. La morphine orale à libération prolongée est recommandée comme une option de deuxième intention. Il est possible d’offrir des interventions psychosociales comme traitement complémentaire, mais cela ne devrait pas être obligatoire. Le présent guide de pratique clinique réitère l’importance d’éviter de prendre en charge le sevrage comme unique intervention et d’inclure des services de réduction des méfaits fondés sur des données probantes dans le continuum de soins. Interprétation: La mise à jour propose de nouvelles recommandations fondées sur les dernières données probantes en vue de normaliser la prise en charge du trouble lié à l’usage d’opioïdes. L’objectif est d’établir une assise solide sur laquelle les organismes provinciaux et territoriaux pourront bâtir leurs directives sur l’optimisation des soins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,217
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,217
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0110,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,011

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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