Does Prescription Length of Buprenorphine Influence Treatment Outcomes in Opioid Use Disorder? A Retrospective Cohort Study from North India
Notice bibliographique
Résumé
Buprenorphine (BUP) effectively suppresses non-prescription opioid use and increases treatment retention in opioid use disorder (OUD). However, short prescription length may interfere with treatment retention and recovery. We wanted to examine whether the outcomes of BUP treatment differ in high (HPL up to 4 wk) and low-prescription (LPL 1–2 wk) length groups. We compared time to treatment discontinuation (TD), non-prescription opioid-positive urine screen, buprenorphine-negative urine screen, and self-reported non-prescription opioid use between two different cohorts of LPL (case record: June 2018 to August 2019; n = 105; observation endpoint: 31 October 2019) and HPL groups (case record: June 2020 to Aug 2021; n = 133; observation endpoint: 31 October 2021). We used Kaplan-Meier survival analysis and log-rank tests for between-group comparisons. We used Cox regression analysis to adjust for age, opioid potency, comorbidities, family income, and marital status. Subjects’ age and buprenorphine dose were significantly lower, and the percentage of high-potency opioid users was significantly higher in the LPL group. In the unadjusted survival analysis, the median time to BUP discontinuation in the HPL was longer than that of the LPL [LPL= 22.4 ± 4.3 wk; HPL = 33.1 ± 8.5 wk; χ2(1)= 5.7; p=.02]. The survival distributions of other outcomes did not differ between groups. When adjusted for covariates, neither the prescription length nor other covariates independently predicted any treatment outcome. Higher prescription length might be associated with longer treatment retention. We provide preliminary evidence to support greater flexibility in BUP treatment, enhancing its scalability and attractiveness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».