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Enregistrement W4412788907 · doi:10.1080/24740527.2025.2499553

Opioid analgesics for chronic noncancer pain in patients prescribed opioid agonist therapy or with opioid use disorder: A systematic review

2025· review· en· W4412788907 sur OpenAlexafffund
Vahid Ashoorion, Tushar Sood, Shezel Muneer, Jason W. Busse, Danielle B. Rice, Jaris Swidrovich, Umair Majid, James Abesteh, Randi Q. Mao, Abhimanyu Sud

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Pain · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésOpioidMedicineChronic painOpioid use disorderAgonistPsychiatryInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Opioid use disorder (OUD) is a growing public health concern in North America, often coexisting with chronic noncancer pain (CNCP). Managing both conditions presents unique challenges, highlighting the need for evidence to guide decision making. Aim: The study aimed to conduct a systematic review that summarizes evidence on the efficacy, effectiveness, and safety of opioid analgesics alone or in combination with opioid agonist therapy (OAT) to manage CNCP in people with OUD or with a history of OUD. Methods: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL and AMED from inception to July 2023 for randomized studies and up to January 2025 for non-randomized studies that explored the efficacy, effectiveness, and safety of opioids for people living with chronic pain and current or prior OUD. We assessed the risk of bias in included studies, evaluated the quality of evidence using the GRADE approach, and provided a narrative summary of treatment effects. Results: Our search identified 15,988 unique citations, of which six observational studies were deemed eligible to inform safety outcomes for review, while no observational studies or RCTs met the eligibility criteria for efficacy or effectiveness outcomes. The likelihood of suicidality was twice as high in CNCP patients with OUD receiving long-term opioid analgesics compared to those without OUD (absolute risk increase: 127; 95% CI: 36 to 249 more participants with suicidality in 1,000 participants; moderate certainty evidence). Compared to opioid analgesics alone, the risk of fatal opioid-related overdose may decrease in patients with CNCP and OUD who receive both opioid analgesics and OAT (absolute risk reduction: 60; 95%CI: 18 to 94 fewer deaths in 1,000 participants; low certainty evidence). Conclusions: There is a paucity of evidence to inform practice and policy regarding opioid analgesic prescribing amongst people with OUD. Existing evidence suggests that such prescribing is associated with a higher risk of suicidality, while the use of OAT together with opioid analgesics in this population may be protective against fatal overdose. Further observational and trial research is needed to clarify the benefits and harms of opioid analgesics for CNCP patients with OUD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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'admission2
Résumé présentoui

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