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Record W4392763066 · doi:10.4212/cjhp.3506

Take-Home Naloxone Access and Use among Older Adults Living with Pain: A Scoping Review

2024· review· en· W4392763066 on OpenAlexaffvenue
Ryan Chan, Erin Yakiwchuk, Katelyn Halpape

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2024
Typereview
Languageen
FieldMedicine
TopicOpioid Use Disorder Treatment
Canadian institutionsUniversity of Saskatchewan
Fundersnot available
KeywordsMedicinePsycINFOPolypharmacy(+)-NaloxoneMEDLINEChronic painPharmacistOpioidFamily medicinePsychiatryPharmacyIntensive care medicineInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: Opioids are a common treatment for older adults living with pain. Given high rates of polypharmacy and chronic comorbidities, older adults are at risk of opioid overdose. Evidence is now available that take-home naloxone (THN) supports reduction of opioid-related harms. It is unknown what THN initiatives are available for older adults, especially those living with chronic pain. Objective: To summarize the literature regarding THN, with a focus on older adults using opioids for pain, including facilitators of and barriers to THN access, knowledge gaps, and pharmacist-led initiatives. Data Sources: A scoping review, guided by an established framework and PRISMA-ScR guidelines, was performed. Methods involved searching 6 bibliographic databases (MEDLINE, Embase, Scopus, APA PsycINFO, Web of Science Core Collection, and PubMed), reference harvesting, and citation tracking. Searches were conducted up to March 2023, with no date limits applied; only English publications were included. Study Selection and Data Extraction: Study eligibility was determined according to preset criteria, including age; discrepancies were resolved by discussion and consensus. Data were extracted and categorized through thematic analysis. Data Synthesis: Four studies met the eligibility criteria. All 4 studies detailed THN programs in primary care settings involving older adults taking opioids for pain management. Two of the studies highlighted patient-specific risk factors for opioid overdose, including concomitant use of benzodiazepines and/or gabapentinoids, mean morphine milligram equivalents per day of at least 50, and previous opioid overdose. Two of the studies assessed patient knowledge of opioid overdose management and attitudes toward THN. Educational programs increased patients’ interest in THN. Conclusions: The literature about THN for older adults living with pain is limited, and no literature was found on pharmacist-led initiatives in this area. Future research on THN provision for older adults, including pharmacist-led initiatives, could help to optimize care for older adults living with pain. Keywords: take-home naloxone, older adults, pain, opioids, harm reduction, special population RÉSUMÉ Contexte : Les opioïdes sont un traitement courant pour les personnes âgées souffrant de douleur. Compte tenu des taux élevés de polypharmacie et de comorbidités chroniques, les personnes âgées courent un risque de surdose d’opioïdes. Il est désormais prouvé que la distribution de trousses de naloxone contribue à la réduction des méfaits liés aux opioïdes. On ne sait pas quelles initiatives de distribution de trousses de naloxone existent pour les personnes âgées, en particulier celles souffrant de douleurs chroniques. Objectif : Résumer la documentation concernant la distribution des trousses de naloxone chez les personnes âgées qui utilisent des opioïdes contre la douleur, y compris les facilitateurs et les obstacles à l’accès aux trousses, les lacunes dans les connaissances et les initiatives menées par les pharmaciens. Sources des données : Un examen de la portée, guidé par un cadre éprouvé et les lignes directrices PRISMA-ScR, a été réalisé. Les méthodes impliquaient la recherche dans 6 bases de données bibliographiques (MEDLINE, Embase, Scopus, APA PsycINFO, Web of Science Core Collection et PubMed), la récolte de références et le suivi des citations. Les recherches ont été effectuées jusqu’en mars 2023, sans limites quant à la date; seules les publications en anglais ont été incluses. Sélection des études et extraction des données : L’admissibilité à l’étude a été déterminée selon des critères prédéfinis, notamment l’âge; les divergences ont été résolues par discussion et consensus. Les données ont été extraites et catégorisées grâce à une analyse thématique. Synthèse des données : Quatre études répondaient aux critères d’admissibilité. Les 4 études ont détaillé des programmes de distribution de trousses de naloxone dans des établissements de soins primaires chez les personnes âgées prenant des opioïdes pour gérer la douleur. Deux des études ont mis en évidence des facteurs de risque spécifiques aux patients en matière de surdosage aux opioïdes, notamment l’utilisation concomitante de benzodiazépines et/ou de gabapentinoïdes, une moyenne d’équivalents en milligrammes de morphine par jour d’au moins 50 et un surdosage antérieur aux opioïdes. Deux des études ont évalué les connaissances des patients en matière de gestion des surdosages aux opioïdes et leur attitude envers la distribution de trousses de naloxone. Les programmes éducatifs ont accru l’intérêt des patients pour les trousses de naloxone. Conclusions : La documentation sur la distribution de trousses de naloxone chez les personnes âgées souffrant de douleur est limitée et aucune littérature n’a été trouvée sur les initiatives menées par les pharmaciens dans ce domaine. Les recherches futures sur la distribution de trousses de naloxone aux personnes âgées, y compris les initiatives menées par des pharmaciens, pourraient contribuer à optimiser les soins aux personnes âgées souffrant de douleur. Mots clés : trousses de naloxone, personnes âgées, douleur, opioïdes, réduction des méfaits, population particulière"

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: Systematic review
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.076

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.063
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0050.005
Bibliometrics0.0190.018
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.004
Open science0.0020.003
Research integrity0.0030.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.312 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2024
Admission routes2
Has abstractyes

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