Case series: Symptom‐inhibited fentanyl induction (SIFI) onto treatment‐dose opioid agonist therapy in a community setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Existing opioid agonist therapy (OAT) guidelines are far from sufficient to address rising opioid tolerances and potency of the unregulated opioid market in North America. Inadequate starting doses of OAT are a universally recognized barrier for people who use fentanyl. Our objectives are to present a novel induction protocol called symptom-inhibiting fentanyl induction (SIFI) that uses rapid intravenous fentanyl administration to inhibit symptoms of opioid withdrawal. METHODS: We describe two cases highlighting the potential clinical utility of SIFI. RESULTS: This case series demonstrates two safe and successful transitions onto higher-than-standard doses of methadone and slow-release oral morphine harnessing an emerging approach of SIFI in a community clinic setting. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: These results support emerging evidence that SIFI is safe and feasible to meet patients' opioid requirements and facilitate rotation onto OAT. Further studies are needed to increase the generalizability of these findings. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Safe transitions onto treatment-dose OAT are of heightened clinical importance at a time when fentanyl and high-potency synthetic opioids are now the norm. SIFI is a novel induction method that could address significant gaps in the currently available OAT options in the fentanyl era.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».