Injectable Opioid Agonist Treatment for Patients With Opioid Use Disorder: An Updated Review of Clinical and Cost-Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Main Take-Away Injectable opioid agonist treatment (iOAT) may be a promising option for individuals with opioid use disorder (OUD), particularly those whose disease has not responded to oral treatment. The evidence suggests benefits in treatment retention, reductions in illicit opioid and cocaine use, fewer interactions with the criminal justice system, and a potentially acceptable safety profile. What Is the Issue? OUD is a chronic, relapsing medical condition defined by a problematic pattern of opioid use over a 12-month period that leads to substantial impairment or distress. This disorder is characterized by symptoms such as a loss of control over use, craving, tolerance, withdrawal, and continued use of opioids despite negative social, occupational, or health consequences. Decision-makers are interested in understanding the clinical effectiveness, safety, and cost-effectiveness of iOAT for patients with OUD. What Did We Do? We searched key resources, including journal citation databases, and conducted a focused internet search for relevant evidence published since 2020. What Did We Find? iOAT with or without an oral opioid agonist may be more effective than other therapies (e.g., oral opioid agonist alone) or no therapy in improving treatment retention, reducing illicit opioid and cocaine use, and decreasing interactions with the criminal justice system. Injectable hydromorphone administered under medical supervision showed a good safety profile, with only mild adverse events reported and no significant differences compared to placebo. An economic evaluation from Australia found that a model prioritizing unsupervised iOAT with a smaller proportion of patients receiving supervised iOAT may be cost-effective. Scenarios focused more heavily on supervised iOAT were not cost-effective in that context. What Does This Mean? iOAT may be a promising treatment option for individuals with OUD, particularly for those whose disease has not responded to oral opioid agonist treatment. The evidence suggests benefits in treatment retention, reductions in illicit opioid and cocaine drug use, less involvement with the criminal justice system, and a potentially acceptable safety profile. Policy-makers may consider models of care that incorporate unsupervised or take-home iOAT to expand access to clinically effective and cost-effective care. Limitations in the evidence — such as incomplete outcome reporting, small sample sizes, lack of formal certainty assessments, and limited generalizability to health care systems in Canada — should be considered when making decisions.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».