新的数据驱动模拟模型项目国家阿片类药物危机在变得更好之前会恶化

阿片类药物
信用:Unsplash/CC0公共领域

解决该国阿片类药物危机的一个重大挑战是,基于过去的行为模式的政策可能会产生意想不到的后果,因为这些模式会随着时间而变化。穆罕默德·贾拉利(Mohammad Jalali)和他的研究同事与美国食品和药物管理局(FDA)合作,创建了一个数据驱动的模拟模型,其中包含了关键的行为反馈,例如社会影响力和风险感知。该模型称为来源(对阿片类药物使用,响应,后果和效果的模拟)预测了三种关键策略,这些策略可以在未来十年内挽救100,000多个生命。

Jalali博士是马萨诸塞州综合医院(MGH)的调查员,哈佛医学院的助理教授,也是MIT Sloan Management School of System Dynamics Group的高级讲师。来源是运营最详细的国家级模型迄今为止的危机,并为政策决策提供了综合框架。

根据Source的预测,阿片类药物危机在变得更好之前会恶化,并且在未来10年内将夺去超过50万的生命。尽管滥用处方阿片类药物或海洛因的人数已经在下降,但由于非法生产的芬太尼的传播,他们的服药风险(尤其是对于使用海洛因的人来说)急剧增加。

作为回应,研究人员使用来源投射了11种不同的策略,并发现了三种,有可能在此期间挽救100,000多次生命。必须共同实施的三个关键策略是:1)减少芬太尼伤害;2)纳洛酮分布;3)从(OUD),该小组的过量风险最高。在短期内,加强丁丙诺啡提供者治疗更多OUD患者的能力也通过帮助克服治疗系统的当前容量限制,从而具有救生作用。

他们的文章分析救生策略今天发表在科学进步,虽然来源是在最近发表的研究论文中描述的美国国家科学院论文集

贾拉利博士说:“这种更广泛的观点对于取得进步至关重要。”“这就像玩Whack-a-mole。如果您不查看整个系统及其相互联系的部分,那么解决问题的一个方面可能会使其他方面变得更糟。”

来源使用有关处方阿片类药物使用和滥用,海洛因使用,过量死亡等的22年数据来复制阿片类药物危机的历史轨迹。考虑这些过程的考虑使来源可以解释阿片类药物使用和过量趋势的历史转变,以及它们将来如何发展。例如,消息人士发现,阿片类药物使用的风险正在阻止潜在的新提案。结果,未来的OUD的主要来源将是缓解复发的人。因此,为减少复发的人的恢复支持可能会产生重大影响,从而挽救了数万生命。

消息人士发现,降低芬太尼风险的具体策略,例如支持人们更安全地使用药物的药物检查服务,可能会对阿片类药物过量死亡产生巨大影响。

资料来源还表明,尽管过量逆转药物纳洛酮的分布增加有助于减轻这种日益增长的风险,但纳洛酮的积极影响仍然远远落后于日益增长的芬太尼威胁。展望未来,模型分析表明,纳洛酮应仍然是该国过量死亡预防策略的关键部分。

由于OUD的下降,阿片类药物过量死亡人数的来源项目将在不久的将来继续增加。“尽管我们预计未来几年的死亡人数将达到顶峰,但我们仍在谈论未来十年中的超过半百万的死亡。我们的预测确实强调了解决物质使用和的紧迫性危机。

MGH和哈佛医学院的研究员共同合着者Erin Stringfellow表示:“如果我们等待危机达到顶峰,那将为为时已晚。我们需要一起使用这些策略,现在,使他们产生最大的影响。只有在我们对芬太尼对药物供应的渗透的预测变得太乐观的情况下,这些策略才会变得更加重要。”

Jalali补充说:“来源是投影和探索政策成果和测试策略的强大分析工具。在此模型上建立许多令人兴奋的工作。”

除Jalali,Lim和Stringfellow外,同事来自哈佛医学院,MGH,MCLEAN医院,FDA,Stanford University和Portland State University。


进一步探索

一个新的数据驱动模型可以提供强大的政策计划工具,以打击国家的阿片类药物危机

更多信息:Erin J. Stringfellow等人,减少了美国的阿片类药物使用障碍和过量死亡:一种动态建模分析,科学进步(2022)。doi:10.1126/sciadv.abm8147www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abm8147

Tse Yang Lim等人,建模为美国阿片类药物危机的发展,以实现国家政策发展,美国国家科学院论文集(2022)。doi:10.1073/pnas.2115714119

引用: New data-driven simulation model projects national opioid crisis to worsen before it gets better (2022, June 24) retrieved 24 June 2022 from //www.pyrotek-europe.com/news/2022-06-data-driven-simulation-national-阿片类危机.html
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