Relative risks of adverse effects across different opioid agonist treatments—A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Opioid agonist treatment (OAT) is established for opioid use disorder, but limited data on adverse effects exist. We aimed to review relative risks of adverse effects across opioid agonists. METHODS: Systematic review with pair-wise meta-analysis of randomized clinical trials. A search in Embase, Medline, PsycInfo, CENTRAL and the Web of Science Core Collection was performed from inception to 11 April 2024 (PROSPERO: CRD42022322722). Two reviewers independently extracted data and used the Cochrane Risk of Bias Assessment Tool. Certainty of evidence was assessed using GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation). Primary outcomes were constipation, sedation, pruritus, sweating, nausea and vomiting, headache and any non-headache pain. RESULTS: We identified 25 eligible trials, including 4892 participants. Reported agonists were methadone, levomethadone, methadyl acetate, buprenorphine, buprenorphine/naloxone, slow-release oral morphine (SROM), diacetylmorphine, hydromorphone and opium tincture. Buprenorphine (all formulations combined) was associated with a lower risk of sedation than methadone [risk ratio (RR) = 0.68 (95% confidence interval = 0.56-0.82)]; 1558 participants, 9 studies]. Methadone had a lower risk of sedation compared with SROM [RR = 0.63 (0.58-0.69); 356 participants, 2 studies] and a lower risk of nausea than methadyl acetate [RR = 0.56 (0.37-0.85); 913 participants, 3 studies]. There was high overall risk of bias in 92% of included trials due to limited and non-systematic outcome assessment. Certainty of evidence was low or very low for all but one comparison with moderate certainty. CONCLUSIONS: There is currently insufficient data to determine whether the rates of adverse effects differ across opioid agonist treatments for most outcomes, with several exceptions. Moreover, the certainty of evidence is currently low or very low due to a lack of rigorous outcome assessment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».