Differences and over‐time changes in levels of prescription opioid analgesic dispensing from retail pharmacies in Canada, 2005–2010
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine qualitative and quantitative levels and trends of prescription opioid analgesics ("opioids") use and the potential impact of prescription monitoring programs (PMPs), in the 10 Canadian provinces, for 2005-2010. METHODS: Opioid dispensing data from a representative sample of 2700 retail pharmacies were obtained. Individual opioid dispensing values were translated into defined daily doses per day/1000 population and categorized into "weak opioids" and "strong opioids" by standardized methods. Opioid prescription rates between provinces and over time, as well as the impact of PMPs, were examined using regression analyses techniques (i.e., Poisson, ANOVAs). RESULTS: Significant differences between provinces in the overall standardized rates of dispensing for total opioids, as well as for "weak opioids" and "strong opioids" categories, were found. The majority of provinces featured increases or curvilinear trends in the standardized amounts of opioids dispensed over time, mainly driven by increases in "strong opioids" use. In addition, significant inter-provincial differences in the levels of dispensing of individual opioids were found. Comparisons of changes in opioid dispensing between provinces with and without PMPs did not indicate significant differences. CONCLUSIONS: Opioid use featured significant quantitative and qualitative differences between provinces in Canada and showed an overall increasing trend mainly driven by changes in "strong opioids" in the study period. Reasons for the observed differences are not clear yet require systematic examination to allow evidence-based interventions in the interest of equitable pain treatment as well as the reduction of high levels of opioid-related morbidity and mortality in Canada.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».