Effectiveness of slow-release oral morphine versus other OAT regimens in key sub-populations: protocol for population-based target trial emulation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Slow-release oral morphine (SROM) was introduced as an alternative form of opioid agonist treatment (OAT) in British Columbia (BC), Canada in 2017. While clinical guidelines in BC recommend SROM based on expert consensus and experience, there is limited real-world evidence on populations most likely to benefit from SROM compared to other forms of OAT, particularly in the context of widespread fentanyl exposure. We will estimate the comparative effectiveness of SROM versus methadone and buprenorphine/naloxone on OAT discontinuation and all-cause mortality among key sub-populations in BC. Methods: We will conduct a population-level retrospective cohort study using linked data from nine provincial health administrative databases. The study population includes adults (≥18 years) in BC who initiated SROM, methadone, or buprenorphine/naloxone between June 1, 2017, and December 31, 2022. Key sub-populations will include incident users with no prior OAT history and prevalent new users with prior OAT experience stratified by OAT type, stability, and medication switching history. The primary outcomes are time to OAT discontinuation and all-cause mortality, while overdose-related acute care visits will be examined as a secondary outcome. To estimate both the initiator effect and the effect of treatment at guideline-recommended doses, we will apply marginal structural models using inverse probability treatment weighting and 'clone-censor-weights' approach to address confounding by indication and time-varying confounding. Sensitivity analyses will evaluate the robustness of our findings, including cohort and timeline restrictions, alternative outcome definitions, and alternative estimation strategies including high-dimensional propensity score and instrumental variable approaches. Discussion: This study will generate real-world evidence on the comparative effectiveness of SROM versus methadone and buprenorphine/naloxone across clinically distinct OAT sub-populations. The findings will support evidence-informed updates to OAT guidelines and clinical decision-making in BC and other jurisdictions facing escalating opioid-related harms.
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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 | 0,066 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,024 |
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 ».