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Enregistrement W4411379556 · doi:10.1136/bmjopen-2024-095645

Effectiveness of methadone versus buprenorphine in the treatment of opioid use disorder: secondary analyses of prospective cohort study data

2025· article· en· W4411379556 sur OpenAlexafffundabout
Leen Naji, Tea Rosic, Brittany B. Dennis, Andrew Worster, James Paul, Lehana Thabane, Zainab Samaan

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of OttawaBritish Columbia Centre on Substance UseQueen's UniversityMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBuprenorphineOpioid use disorderMethadoneOpiate Substitution TreatmentProspective cohort studyOpioidCohort studyPropensity score matchingCohort(+)-NaloxoneMethadone maintenanceInternal medicineEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare the effectiveness of buprenorphine-naloxone (bup/nal) and methadone maintenance therapy (MMT) in the treatment of patients with opioid use disorder (OUD) during the fentanyl era. DESIGN: Secondary analysis of prospective cohort study data. SETTING: Data for the study were collected from 54 clinical sites across Ontario, Canada, between May 2018 and January 2023. PARTICIPANTS: To be included in the present study, participants had to be at least 16 years of age, have provided written informed consent and be receiving either MMT or bup/nal therapy for OUD. This study includes data from 2601 participants, of whom 2068 were receiving MMT and 533 were receiving bup/nal for OUD. The mean age of participants was 39.4 years (SD: 10.9), and 45% were female. INTERVENTIONS: MMT or bup/nal treatment for OUD. OUTCOME MEASURES: We employed a propensity score matched analysis to compare treatment outcomes among patients receiving MMT compared with bup/nal. We used ongoing illicit opioid use as an indicator of treatment outcome. We considered participants with >50% of urine drug screens in the past 12 months positive for non-prescribed opioids to be 'non-responders'. We conducted subgroup analyses to identify whether treatment type was associated with ongoing non-prescribed opioid use among patients with and without a history of intravenous drug use (IVDU), and whether treatment type was associated with retention in treatment. RESULTS: Eight per cent of patients on bup/nal were considered non-responders, compared with 11.9% of patients on MMT. We did not find a statistically significant association between treatment type and treatment response. However, we did find that patients on MMT were more likely to stay in treatment for 12 months (OR 1.79, 95% CI 1.45 to 2.22, p<0.001). We also found that, among patients without a history of IVDU, those on MMT were more likely to continue using non-prescribed opioids, compared with those on bup/nal (OR 1.72, 95% CI 1.07 to 2.77, p=0.023). CONCLUSIONS: Among a cohort of patients with OUD receiving treatment during the fentanyl era, we find that there is no statistically significant difference in ongoing non-prescribed opioid use between patients receiving MMT compared with bup/nal. Future studies should aim to further compare treatment effectiveness using patient-centred outcomes and pragmatic trial designs.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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