Comparative effectiveness of methadone versus buprenorphine/naloxone during pregnancy on perinatal and neonatal health outcomes: protocol for a population-based target trial in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Opioid use disorder (OUD) during pregnancy is associated with increased rates of adverse perinatal, foetal and neonatal health events. Opioid agonist treatment (OAT) can substantially reduce the risk of these potential harms. In British Columbia (BC), methadone and buprenorphine/naloxone are first-line treatment options for pregnant people with OUD. However, the comparative effectiveness of these regimens during pregnancy remains poorly understood, particularly in terms of how dosage may impact clinical outcomes. This protocol outlines a proposed population-based retrospective study to evaluate the comparative effectiveness of methadone compared with buprenorphine/naloxone during pregnancy on perinatal and neonatal health outcomes. METHODS AND ANALYSIS: We propose to conduct a retrospective observational study using population-based data from individuals who received methadone or buprenorphine/naloxone during pregnancy between 1 April 2010 and 31 March 2022. Data will be collected from 10 linked population-level administrative databases. We will emulate target trials using intention-to-treat and per-protocol approaches. We will use a pooled logistic regression approach to assess the impact of methadone versus buprenorphine/naloxone on time to OAT episode discontinuation and a dose-response marginal structural model to evaluate neonatal health at delivery. An exploratory observational analysis will also be conducted to describe the impact of methadone vs buprenorphine exposure during the first trimester of pregnancy on congenital malformations and anomalies. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been determined to meet the criteria for exemption per Article 2.5 of the 2018 Tri-Council Policy Statement: Ethical Conduct for Research Involving Humans. Study databases have been made available by the BC Ministries of Health and Mental Health and Addiction as part of the provincial opioid overdose public health emergency response. Results will be disseminated to policymakers, clinical partners, community programmes and people with lived and living experience of substance use and published in peer-reviewed journals.
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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 | 0,040 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
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 ».