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Enregistrement W4416452968 · doi:10.1080/10550887.2025.2581489

Management of treatment-refractory opioid use disorder: a case-series of a modified maintenance protocol

2025· article· en· W4416452968 sur OpenAlexaffabout
William Rioux, Jeremy Weleff, Cristina Zaganelli, Lovneet Hayer, S. Monty Ghosh

Notice bibliographique

RevueJournal of Addictive Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydromorphoneBuprenorphineOpioidProtocol (science)AgonistNarcotic antagonistsMorphineOpioid use disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Reaching the maintenance phase and reducing illicit substance use in those with severe opioid use disorder (OUD) remains a large clinical challenge. The use of intravenous opioid agonist treatment has become a last-line treatment for severe OUD. In this case series, we describe a novel form of this treatment using both long-acting buprenorphine and injectable hydromorphone. METHODS: Retrospective chart review of cases in specialized enhanced addiction treatment centers in Alberta, Canada of patients prescribed long-acting injectable buprenorphine and intravenous hydromorphone. RESULTS: We describe four cases of males ranging from 39 to 64 years of age with treatment-refractory opioid use disorder and multiple concurrent mental health and social issues who have experienced various periods of stability on long-acting injectable buprenorphine and along with intravenous hydromorphone or slow release oral morphine). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: This case series presents a novel treatment combining buprenorphine extended-release injection with hydromorphone or slow release oral morphine for individuals with OUD who have not responded to standard opioid agonist treatment. The approach showed promise in managing withdrawal and cravings, potentially improving treatment retention. Further research is needed to evaluate long-term outcomes and optimize retention strategies to reduce opioid-related mortality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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