Risk of Injury Associated with Opioid Use in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the dose-related risk of injuries in older adults associated with the use of low-, medium-, and high-potency opioids. DESIGN: Historical population-based cohort study: 2001 to 2003. SETTING: Quebec, Canada's, universal healthcare system. PARTICIPANTS: Four hundred three thousand three hundred thirty-nine adults aged 65 and older. MEASUREMENTS: Population-based health databases were used to measure preexisting risk factors for injuries in 2001/02 and drug use and injuries during follow-up (2003). Type and dose of opioids were measured as time-dependent variables, as were other drugs that may increase the risk of injury from sedating side-effects or hypotension. The risk of injury per one adult dose increase in opioid dose was estimated using multivariate Cox proportional hazards models. RESULTS: During the follow-up year, 50.7% of the study population were prescribed drugs with sedating side effects, 15.3% were prescribed an opioid, 20.7% were concurrently using more than one sedating medication, and 3.7% were treated for an injury, fractures (55.1%) being the most common. After adjusting for concurrent drug use and baseline risk factors, low- (hazard ratio (HR)=1.36, 95% confidence interval (CI)=1.33-1.39) and intermediate-potency (HR=1.05, 95% CI=1.02-1.07) opioids were associated with the risk of injury. Use of codeine combinations was associated with the highest risk of injury, a 127% greater risk (HR=2.27, 95% CI=2.21-2.34) per one adult dose increase. (The mean World Health Organization standardized dose in the study population was 1.71 ± 0.85 adult doses.) CONCLUSION: Opioids increase the risk of injury in older adults, particularly codeine combinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».