Approaches for Managing Benzodiazepine Dependence Arising From Use of the Adulterated Opioid Supply: A Delphi Technique
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Benzodiazepine adulteration of the unregulated opioid supply presents significant clinical challenges, whereby patients can develop physical dependence to benzodiazepines inadvertently. Currently, clinicians lack evidence to guide care of patients potentially experiencing benzodiazepine withdrawal when ceasing use of unregulated opioids. We used a Delphi technique to build consensus around assessment and management of people at risk for benzodiazepine dependence due to the use of unregulated opioids. METHODS: We administered a Delphi Technique with 12 clinicians (physicians, nurses, nurse practitioners, pharmacists) with expertise in substance use disorders, from a Canadian province with a high prevalence of benzodiazepine-adulterated unregulated opioids. The technique involved 4 rounds of consensus building and resulted in 122 consensus statements related to direct clinical care. RESULTS: Final consensus statements include approaches to risk stratification, diagnosis, and management of benzodiazepine withdrawal secondary to use of benzodiazepine-adulterated opioids. At-risk groups include daily/high-volume opioid users, those who intentionally seek benzodiazepine-contaminated opioids, and those who abruptly cease using unregulated opioids. Common co-opioid and benzodiazepine withdrawal symptoms include anxiety, agitation, gastrointestinal upset, insomnia, and confusion, usually peaking around 72 hours from the time of last use. Experts formed consensus on tracking benzodiazepine withdrawal using vitals, CIWA-B, and treatment response to benzodiazepines administered in inpatient settings. CONCLUSIONS: As benzodiazepines become more prevalent in the unregulated drug supply, there is an urgent need for evidence-based care. Key future priorities should focus on developing evidence-based clinical guidance, creating decision-support tools, and advancing research efforts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».