Trends in high-dose opioid prescribing in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe trends in rates of prescribing of high-dose opioid formulations and variations in opioid product selection across Canada. DESIGN: Population-based, cross-sectional study. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: Retail pharmacies dispensing opioids between January 1, 2006, and December 31, 2011. MAIN OUTCOME MEASURES: Opioid dispensing rates, reported as the number of units dispensed per 1000 population, stratified by province and opioid type. RESULTS: The rate of dispensing high-dose opioid formulations increased 23.0%, from 781 units per 1000 population in 2006 to 961 units per 1000 population in 2011. Although these rates remained relatively stable in Alberta (6.3% increase) and British Columbia (8.4% increase), rates in Newfoundland and Labrador (84.7% increase) and Saskatchewan (54.0% increase) rose substantially. Ontario exhibited the highest annual rate of high-dose oxycodone and fentanyl dispensing (756 tablets and 112 patches per 1000 population, respectively), while Alberta's rate of high-dose morphine dispensing was the highest in Canada (347 units per 1000 population). Two of the highest rates of high-dose hydromorphone dispensing were found in Saskatchewan and Nova Scotia (258 and 369 units per 1000 population, respectively). Conversely, Quebec had the lowest rate of high-dose oxycodone and morphine dispensing (98 and 53 units per 1000 population, respectively). CONCLUSION: We found marked interprovincial variation in the dispensing of high-dose opioid formulations in Canada, emphasizing the need to understand the reasons for these differences, and to consider developing a national strategy to address opioid prescribing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».