Opioid Dose and Risk of Road Trauma in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of opioids may predispose drivers to road trauma, yet the effect of opioid dose on this association is unknown. METHODS: We conducted a population-based nested case-control study of patients aged 18 to 64 years who received at least 1 publicly funded prescription for an opioid from April 1, 2003, through March 31, 2011. Cases were defined as having an emergency department visit related to road trauma. Patients without road trauma served as a control group matched to cases by age, sex, index year, prior road trauma, and a disease risk index. We compared the risk of road trauma among patients treated with doses of opioids ranging from very low to very high (<20 to ≥200 morphine equivalents daily). In a subgroup analysis, we stratified our analysis by driver status. RESULTS: Among 549 878 eligible adults, we identified 5300 cases with road trauma and matched an equal number of controls. Multivariate adjustment yielded no significant association between escalating opioid dose and odds of road trauma (adjusted odds ratio ranged between 1.00 and 1.09). However, a significant association between opioid dose and road trauma was observed among drivers. Compared with very low opioid doses, drivers prescribed low doses had a 21% increased odds of road trauma (adjusted odds ratio, 1.21 [95% CI, 1.02-1.42]); those prescribed moderate doses, 29% increased odds (1.29 [1.06-1.57]); those prescribed high doses, 42% increased odds (1.42 [1.15-1.76]); and those prescribed very high doses, 23% increased odds (1.23 [1.02-1.49]). CONCLUSIONS: Among drivers prescribed opioids, a significant relationship exists between drug dose and risk of road trauma. This association is distinct and does not appear with passengers, pedestrians, and others injured in road trauma.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».