Predictors of successful initiation of buprenorphine in enriched enrollment randomized withdrawal clinical trials in both opioid experienced and naïve participants: a participant-level meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: No prediction models exist for the success for buprenorphine initiation in opioid-naïve patients or in transition from other opioids in patients treated for chronic pain. Objectives: To create a prediction model for the successful use of buprenorphine to treat chronic pain. Methods: Stepwise Akaike information criterion prediction modeling procedures were applied to a harmonized participant-level data set of 10 enriched enrollment randomized withdrawal clinical trials of buprenorphine submitted to the Food and Drug Administration. Available baseline factors and nine patient-reported outcomes were considered to predict success with the titration (10 studies) and maintenance of benefit after randomization (5 studies). Patient-reported outcomes were modeled separately given inconsistent use across studies. Results: No prediction model reached an area under the receiver operator curve ≥0.70, the threshold for clinical usefulness. Successful initiation or transition of buprenorphine was accomplished in 3541 of 6052 (58.7%) participants, and 614 of 877 (70.0%) completed the 12-week maintenance phase with no difference between opioid-experienced and opioid-naïve participants. Only a medical history of obesity and baseline pain were retained in the overall titration model and only baseline pain in the maintenance model. Only brief pain inventory and subject opioid withdrawal scores were retained in the titration subsets containing those measures. Conclusion: No clinically useful prediction models of clinical benefit were identified, but a few covariates may be of interest in future studies of the initiation of buprenorphine in opioid-naïve patients or of transition from other opioids to buprenorphine. The lack of a predictor supports considering a trial of buprenorphine in clinically relevant scenarios for patients without known opioid use disorder, including careful monitoring and an a priori plan to deal with any problems that may occur.
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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 | 0,033 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».