Opioid and Benzodiazepine Use in End-Stage Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Chronic pain and psychiatric disorders are common in dialysis patients, but the extent to which opioids and benzodiazepines are used is unclear. We conducted a systematic review to determine the: (1) prevalence of opioid and benzodiazepine use among dialysis patients; (2) reasons for use; (3) effectiveness of symptom control; and (4) incidence of adverse events. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Two authors reviewed all relevant citations in MEDLINE/EMBASE/CINAHL/BIOSIS Previews/Cochrane and hand-searched bibliographies. Studies after 1990 reporting prevalence estimates for opioid and/or benzodiazepine use in ≥50 dialysis patients were included. RESULTS: We identified 15 studies from 12 countries over 1995 to 2006. Sample size ranged from 75 to 12,782. Prevalence of opioid and benzodiazepine use was variable, ranging from 5 to 36% (95% CI, 4.1 to 45.5%; n=10) and 8 to 26% (95% CI, 7.1 to 27.3%; n=9), respectively. Prevalence was positively correlated with years on dialysis. Five studies reported on the same cohorts but gave different prevalence estimates. One study verified medication use through patient interviews. Reasons for use were reported in one study. Effectiveness of pain control varied from 17 to 38%, and 72 to 84% of patients with significant pain had no analgesia (n=2). No study rigorously examined for adverse events. CONCLUSIONS: The prevalence of opioid and benzodiazepine use in dialysis patients is highly variable between centers. Further information is needed regarding the appropriateness of these prescriptions, adequacy of symptom control, and incidence of adverse effects in this population.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».