Pain Among High-Risk Patients on Methadone Maintenance Treatment
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of treating concurrent pain and opioid dependence among many methadone-maintained individuals presents a major challenge in many clinical settings. Furthermore, recent expert guidelines have called for increased research on the safety of methadone in the context of chronic pain. This study explores the prevalence and correlates of pain among a prospective cohort of people who use illicit drugs in Vancouver, Canada, who reported enrollment in methadone maintenance treatment (MMT) between 2011 and 2014. Among the 823 participants eligible for this analysis, 338 (40.9%) reported moderate pain and 91 (11.1%) reported extreme pain at the first study visit. In multivariable generalized linear mixed model analyses, higher pain severity was positively and independently associated with self-managing pain (adjusted odds ratio [AOR]=2.15, 95% confidence interval [CI]=1.77–2.60), patient perception of methadone dose being “too low” (AOR=1.82, 95% CI=1.41–2.34), older age (AOR=1.31, 95% CI=1.13–1.51), having a physical disability (AOR=4.59, 95% CI=3.73–5.64), having ever been diagnosed with a mental illness (AOR=1.44, 95% CI=1.13–1.84), Caucasian ethnicity (AOR=1.42, 95% CI=1.10–1.83), and marijuana use (AOR=1.25, 95% CI=1.02–1.52). These findings suggest several areas for clinical intervention, particularly related to patient education and alternative analgesic approaches for MMT patients experiencing pain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».