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在治療慢性疾病時，醫師通常可使用風險評分來預測未來發生健康事件的可能性，並用這些評分來引導治療；但在鴉片類藥物使用障礙 (OUD) 的治療上，卻沒有這樣的風險評分方式可使用。

美沙酮、丁丙諾啡和緩釋注射納曲酮等藥物對許多 OUD 患者有效，但仍有不少患者在 12 週的治療過程中，又會重新開始使用鴉片類藥物。因此，若可提前得知哪些患者有更高的機率會重新用藥，醫護就可提前因應，包括改變用藥劑量，或是進行更頻繁的監測和心理治療等。

為此，哥倫比亞大學的研究人員，開發了一種LASSO預測模型，能計算出處於藥物治療早期階段的 OUD 患者的復發風險 ─ 最早可在治療 3 週後就開始計算。相關成果已發表於《JAMA Psychiatry》。

研究人員利用一種名為 LASSO 的方法，利用訊息量最大的患者特徵自動構建了預測模型，然後對模型進行測試、評估其性能。當研究者只使用患者治療初始時的資料來測試，最佳模型的性能約為 70%；但若加入治療開始後 3 週的尿液藥物檢測 (UDS) 結果，模型的性能將大幅提高。

最後，在 2199 名受試者中進行驗證。納入尿液藥物檢測 (UDS)結果後，該模型預測：在治療後 3 週的 UDS 皆為陰性的患者復發風險為 13%，而出現 3 次 UDS 陽性或缺乏 UDS 資料的患者復發風險為 85%。若發現復發風險高，對於使用丁丙諾啡處方的患者，就可迅速考慮增加劑量或改用緩釋注射製劑；此外，醫生還應評估復發風險高的患者是否存在其他需要注意的因素，如併發精神疾病等。

為了推廣該專案開發出的這項工具，研究小組還建立了網站 (www.oudriskscore.org)，可供臨床醫生估算患者的復發風險。

不過研究人員也表示，雖然醫生可利用此工具，針對復發風險高的患者調整治療方法，但目前還沒有研究確認「應調整成怎樣的治療方案才是最佳策略」；未來還需要新的臨床試驗來測試高危人群的不同治療方法，並且，也需要更多的長期追蹤資料，以估計 12 週治療階段後的復發時間和復發概率。

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資料來源：Medical Xpress、JAMA Psychiatry