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Enregistrement W2133152864 · doi:10.1186/1471-244x-13-6

Assessing the prevalence of non-medical prescription opioid use in the Canadian general adult population: evidence of large variation depending on survey questions used

2013· article· en· W2133152864 sur OpenAlexafffundabout
Kevin D. Shield, Anca Ialomiteanu, Benedikt Fischer, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CarePublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicinePopulationDemographyMedical prescriptionInjury preventionPoison controlEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Morbidity and mortality related to Prescription Opioid Analgesics (POAs) have been rising sharply in North America. Non-Medical Prescription Opioid Use (NMPOU) in the general population is a key indicator of POA-related harm, yet the role of question item design for best NMPOU prevalence estimates in general population surveys is unclear, and existing NMPOU survey data for Canada are limited. METHODS: We tested the impact of different NMPOU question items by comparing an item in the 2008 and 2009 (N = 2,017) samples of the CAMH Monitor surveys - an Ontario adult general population survey - with a newly developed item used in the 2010 (N = 2,015) samples of the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) Monitor surveys. To control for a potential difference in the population demographics between surveys, we adjusted for gender, age, region, income, prescription opioid use, cigarette smoking, weekly binge drinking, cannabis use in the past three months, and psychological distress in our analyses. RESULTS: The prevalence of NMPOU as measured by the 2008 and 2009 CAMH monitor (2.0% [95% CI: 1.2% to 2.8%]) was significantly different when compared to the prevalence of NMPOU as measured by the 2010 CAMH monitor (7.7% [95% CI: 6.3% to 9.2%]) (p < 0.001). This difference was also found when stratifying our analysis by sex (p < 0.001) and when adjusting for all potential confounding covariates. CONCLUSION: It is highly unlikely that the extensive NMPOU prevalence differences observed from the different survey items reflect an actual increase of NMPOU or changes in NMPOU determinants, but rather point to measurement effects. It appears that we currently do not have accurate estimates of NMPOU in the Canadian general population, even though these estimates are needed to guide and implement targeted interventions. Given the current substantial morbidity and mortality impact of NMPOU, there is an urgent need to systematically develop, validate and standardize NMPOU items for future general population surveys 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 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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