Comparative effectiveness of alternative initial doses of opioid agonist treatment for individuals with opioid use disorder: a protocol for a retrospective population-based study using target trial emulation in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Selecting an optimal initial dosage of opioid agonist treatment (OAT) balances effectiveness and safety, as initial doses that are too low may be insufficient, potentially prompting clients to seek unregulated drugs to alleviate withdrawal symptoms, which may increase the likelihood of treatment discontinuation. Conversely, initial doses that are too high carry a risk of overdose. As opioid tolerance levels have risen in the fentanyl era, linked population-level data capturing initial doses in the real world provide a valuable opportunity to refine existing guidance on optimal OAT dosing at treatment initiation. Our objective is to determine the comparative effectiveness of alternative initial doses of methadone, buprenorphine-naloxone and slow-release oral morphine at OAT initiation, as observed in clinical practice in British Columbia (BC), Canada. METHODS AND ANALYSIS: We propose a population-level retrospective observational study with a linkage of nine provincial health administrative databases in BC, Canada (1 January 2010 to 31 December 2022). Our study includes two time-to-event primary outcomes: OAT discontinuation and all-cause mortality during follow-up. We propose 'initiator' target trial analyses for each medication using both propensity score weighting and instrumental variable analyses to compare the effect of different initial OAT doses on the hazard of time-to-OAT discontinuation and all-cause mortality. A range of sensitivity analyses will be used to assess the robustness of the results. ETHICS AND DISSEMINATION: The protocol, cohort creation and analysis plan have been classified and approved as a quality improvement initiative by Providence Health Care Research Ethics Board and the Simon Fraser University Office of Research Ethics. Results will be disseminated to local advocacy groups and decision-makers, national and international clinical guideline developers, presented at international conferences and published in peer-reviewed journals electronically and in print.
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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 | 0,075 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».