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Enregistrement W1982223091 · doi:10.1016/j.pain.2005.09.020

Regular use of prescribed opioids: Association with common psychiatric disorders

2005· article· en· W1982223091 sur OpenAlexaff
Mark D. Sullivan, Mark J. Edlund, Diane Steffick, Jürgen Unützer

Notice bibliographique

RevuePain · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesHealth Services Research and DevelopmentGreenwall FoundationRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésMedicineAnxietyPsychiatryLogistic regressionDepression (economics)Medical prescriptionCross-sectional studyEpidemiologyPanic disorderAlcohol use disorderChronic painGeneralized anxiety disorderComorbidityOpioidOpioid use disorderSubstance abusePain disorderMajor depressive disorderInternal medicineAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of opioids for chronic non-cancer pain is increasing, but the clinical epidemiology and standards of care for this practice are poorly defined. Psychiatric disorders are associated with increased physical symptoms and may be associated with opioid use. We performed a secondary analysis of cross-sectional data from the Health Care for Communities (HCC) survey conducted in 1997-1998 (N=9279) to determine the association of psychiatric disorders and self-reported regular use of prescribed opioids within the past year. Regular prescription opioid use was reported by 282 (3%) respondents. In unadjusted logistic regression models, respondents with common mental disorders in the past year (major depression, dysthymia, generalized anxiety disorder, or panic disorder) were more likely to report regular prescription opioid use than those without any of these disorders (OR=6.15, 95% CI=4.13, 9.14, P< 0.001). Respondents reporting problem drug use (OR=4.75, 95% CI=2.52, 8.94, P<0.001), or problem alcohol use (OR=1.89, 95% CI=1.03, 3.40, P=.041) reported higher rates of prescribed opioid use than those without problem use. In multivariate logistic regression models controlling for demographic and clinical variables, the presence of a common mental disorder remained a significant predictor of prescription opioid use (OR=3.15, 95% CI=1.69, 5.88, P<0.001), among individuals reporting low pain interference (N=8307); but not (OR=1.27, n.s.) among those reporting high pain interference (N=972). Depressive, anxiety and drug abuse disorders are associated with increased use of regular opioids in the general population. Depressive and anxiety disorders are more common and more strongly associated with prescribed opioid use than drug abuse disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations231
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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