Desmontando terapias
Ejemplo de estrategia de desmantelamiento
Sumérjase en los temas de investigación de “Desmontaje, optimización y personalización de la terapia cognitivo-conductual en Internet para la depresión: una revisión sistemática y un meta-análisis de redes de componentes utilizando datos de participantes individuales”. Juntos forman una huella digital única.
Este estudio ha sido financiado, en parte, por la beca de la Sociedad Japonesa para la Promoción de la Ciencia para la investigación científica (número de beca 17K19808) a TAF. EGO cuenta con el apoyo del National Institute for Health Research (NIHR) Oxford Cognitive Health Clinical Research Facility y del NIHR Oxford Health Biomedical Research Centre ( subvención BRC-1215-20005 ). JD cuenta con el apoyo del National Institute on Drug Abuse ( NIDA K23 DA045766 ). HDH cuenta con el apoyo de los Institutos Canadienses de Investigación Sanitaria ( 152917 ). DCM cuenta con el apoyo de subvenciones del Instituto Nacional de Salud Mental ( P50 MH119029 , R01 MH111610 ). AC cuenta con el apoyo del NIHR Oxford Cognitive Health Clinical Research Facility, de una cátedra de investigación del NIHR (subvención RP-2017-08ST2-006), de la NIHR Oxford and Thames Valley Applied Research Collaboration y del NIHR Oxford Health Biomedical Research Centre (subvención BRC-1215-20005). OE recibió el apoyo de la subvención del proyecto número 180083 de la Fundación Nacional Suiza para la Ciencia. EK recibió el apoyo de la Organización Holandesa para la Investigación y el Desarrollo de la Salud (proyecto número 019.182SG.001). Las opiniones expresadas son las de los autores y no necesariamente las de ninguno de los organismos de financiación mencionados.
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El desmantelamiento de la política sobre la buprenorfina puede proporcionar un tratamiento más integral de las adiccionesBy Alex E. Woodruff, Mary Tomanovich, Leo Beletsky, Elizabeth Salisbury-Afshar, Sarah Wakeman y Andrey Ostrovsky9 de septiembre de 2019 | Comentario
La buprenorfina es un tratamiento de primera línea aprobado por la FDA para el OUD que salva vidas. [4] La buprenorfina es un agonista parcial de los receptores opioides en el cerebro, lo que la diferencia de la metadona, la oxicodona, la heroína y el fentanilo, que son agonistas completos. [4] A diferencia de estos otros opioides, la buprenorfina tiene un efecto máximo, es decir, a partir de una determinada dosis, no tiene ningún efecto adicional, lo que reduce considerablemente el riesgo de sobredosis en comparación con otros opioides. La buprenorfina se une muy fuertemente a los receptores opioides, bloqueando otros opioides que no tienen tanta afinidad, como la heroína. Una de las fórmulas más comunes de buprenorfina se combina con naloxona, que evita la sobredosis si el producto combinado se inyecta, reduciendo así el uso indebido. La naloxona en la formulación se añadió como “elemento disuasorio del abuso” y no tiene ningún efecto si la medicación se toma adecuadamente. [6]
Desmontaje del diseño del estudio
PFs y EMs del resultado del tratamientoEn este estudio, partiremos de una amplia gama de variables a nivel de paciente y exploraremos su papel como PFs o EMs. Inicialmente, seleccionaremos las covariables candidatas basándonos en los hallazgos de la literatura anterior y en la disponibilidad de estas variables en los estudios incluidos. A continuación se presenta la lista de variables candidatas basada en la literatura publicada.28
14). Para incluir en nuestro análisis a los pacientes con valores perdidos para una o más de las covariables (tanto PF como EM), utilizaremos un esquema de imputación específico para cada estudio. Por ejemplo, si para el paciente
Para el resultado secundario “abandono de la evaluación al final del tratamiento”, utilizaremos una probabilidad binomial para los datos observados. Sintetizaremos los datos en la escala OR. El resto del modelo será como para el resultado primario.Para el resultado secundario “abandono del tratamiento”, utilizaremos un enfoque de modelización diferente. Esto se debe a que, por definición, para las condiciones de control inactivo, el abandono del tratamiento no se observa. Esto implica que en los estudios con controles inactivos, no podemos inferir sobre los efectos relativos. Se espera que tales estudios representen la gran mayoría de todos los estudios elegibles. Por lo tanto, para el análisis de este resultado, sintetizaremos los efectos absolutos del tratamiento. Modelaremos la probabilidad de abandono para cada tratamiento activo, utilizando un modelo lineal generalizado con una probabilidad binomial Implementaremos el procedimiento de selección de variables de nuestro análisis (paso uno) en R,49 utilizando el paquete glmnet.50 El procedimiento de selección de variables sólo se realizará para el resultado primario. Implementaremos la parte de síntesis de la evidencia (paso 2) en OpenBUGS.51
Diseño salomónico de cuatro grupos
El comité de ética médica CMO Región de Utrecht en los Países Bajos ha revisado y aprobado este estudio (número NL59152.041.16). Se obtendrá el consentimiento informado por escrito tanto de los adolescentes como de los padres para su propia participación. En el caso de los adolescentes menores de 16 años, también se obtendrá el consentimiento informado por escrito de los padres.
Los cuatro módulos del programa de prevención cuya eficacia se investigará en este estudio, fueron desarrollados por los propios investigadores (en estrecha colaboración con partes externas). El Instituto Trimbos, de Utrecht, tiene los derechos de explotación de los módulos. Trimbos-institute es un Centro de Colaboración de la OMS sin ánimo de lucro con el objetivo de difundir las mejores prácticas basadas en la evidencia. El Instituto Trimbos puede conceder licencias a terceros para que utilicen los módulos en los servicios de prevención. MH y FS son empleados del Instituto Trimbos, pero no tendrán una participación en los posibles ingresos por licencias.
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