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首页> 外文期刊>Pharmacogenomics and Personalized Medicine >Observational study to calculate addictive risk to opioids: a validation study of a predictive algorithm to evaluate opioid use disorder
【24h】

Observational study to calculate addictive risk to opioids: a validation study of a predictive algorithm to evaluate opioid use disorder

机译：观察性研究以计算阿片类药物的成瘾风险：评估阿片类药物使用障碍的预测算法的验证研究

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Background: Opioid abuse in chronic pain patients is a major public health issue, with rapidly increasing addiction rates and deaths from unintentional overdose more than quadrupling since 1999. Purpose: This study seeks to determine the predictability of aberrant behavior to opioids using a comprehensive scoring algorithm incorporating phenotypic risk factors and neuroscience-associated single-nucleotide polymorphisms (SNPs). Patients and methods: The Proove Opioid Risk (POR) algorithm determines the predictability of aberrant behavior to opioids using a comprehensive scoring algorithm incorporating phenotypic risk factors and neuroscience-associated SNPs. In a validation study with 258 subjects with diagnosed opioid use disorder (OUD) and 650 controls who reported using opioids, the POR successfully categorized patients at high and moderate risks of opioid misuse or abuse with 95.7% sensitivity. Regardless of changes in the prevalence of opioid misuse or abuse, the sensitivity of POR remained >95%. Conclusion: The POR correctly stratifies patients into low-, moderate-, and high-risk categories to appropriately identify patients at need for additional guidance, monitoring, or treatment changes.
机译：背景：阿片类药物在慢性疼痛患者中的滥用是一个主要的公共卫生问题，自1999年以来，成瘾率和因无意用药过量导致的死亡迅速增加，翻了两番。目的：本研究旨在使用综合评分算法确定阿片类药物异常行为的可预测性纳入表型危险因素和神经科学相关的单核苷酸多态性（SNP）。患者和方法：Proove Apioid Risk（POR）算法使用结合了表型风险因素和神经科学相关SNP的综合评分算法，确定了对阿片类药物异常行为的可预测性。在一项针对258名诊断为阿片类药物使用障碍（OUD）的受试者和650名报告使用阿片类药物的对照组的验证研究中，POR以95.7％的敏感性成功地将阿片类药物滥用或滥用的高风险和中等风险的患者进行了分类。不管阿片类药物滥用或滥用的流行程度如何变化，POR的敏感性均保持> 95％。结论：POR正确地将患者分为低，中和高风险类别，以适当地识别需要其他指导，监测或治疗变更的患者。

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