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Enregistrement W1553227309 · doi:10.1002/pds.3522

Changes in oxycodone and heroin exposures in the National Poison Data System after introduction of extended‐release oxycodone with abuse‐deterrent characteristics

2013· article· en· W1553227309 sur OpenAlexaff
Paul Coplan, Hrishikesh Kale, Lauren Sandstrom, Craig Landau, Howard D. Chilcoat

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensPurdue Pharma (Canada)
Organismes subventionnairesPurdue PharmaPurdue University
Mots-clésOxycodoneMedicineHeroinMedical prescriptionAccidentalOpioid overdoseOpioidPoison controlEmergency medicinePsychiatryPharmacologyInternal medicineDrug(+)-Naloxone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Abuse and misuse of prescription opioids are serious public health problems. Abuse-deterrent formulations are an intervention to balance risk mitigation with appropriate patient access. This study evaluated the effects of physicochemical barriers to crushing and dissolving on safety outcomes associated with extended-release oxycodone (ERO) tablets (OxyContin) using a national surveillance system of poison centers. Other single-entity (SE) oxycodone tablets and heroin were used as comparators and to assess substitution effects. METHODS: The National Poison Data System covering all US poison centers was used to measure changes in exposures in the year before versus the 2 years after introduction of reformulated ERO (7/2009-6/2010 vs 9/2010-9/2012). Outcomes included abuse, therapeutic errors affecting patients, and accidental exposures. RESULTS: After ERO reformulation, abuse exposures decreased 36% for ERO, increased 20% for other SE oxycodone, and increased 42% for heroin. Therapeutic errors affecting patients decreased 20% for ERO and increased 19% for other SE oxycodone. Accidental exposures decreased 39% for ERO, increased 21% for heroin, and remained unchanged for other SE oxycodone. During the study period, other interventions to reduce opioid abuse occurred, for example, educational and prescription monitoring programs. However, these have shown small effects and do not explain a drop for ERO exposures but not for other opioids. CONCLUSIONS: After ERO reformulation, calls to poison centers involving abuse, therapeutic errors affecting patients, and accidental exposures decreased for ERO, but not for comparator opioids. Abuse-deterrent formulations of opioid analgesics can reduce abuse, but switching to other accessible non abuse-deterrent opioids might occur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations124
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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