A synthesis of oral morphine equivalents (OME) for opioid utilisation studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Oral Morphine Equivalent (OME) doses are increasingly being used as a metric to represent opioid use. Driven by a growing need from pharmacoepidemiological studies, the objective of this study was to develop a comprehensive OME conversion table that can be used by researchers to calculate OMEs in a consistent and systematic way. METHODS: Clinical guidelines and literature sources were collated and synthesised to develop recommended OME conversion factors that can be used for research studies on opioids (including different formulations and routes of administration) currently available internationally including Australia, the United Kingdom, Europe, the United States and Canada. RESULTS: No single resource includes all opioids that are currently available. Although there was some variation in conversion factors reported in different sources, overall, suggested conversion factors were mostly consistent across national and international sources. CONCLUSIONS: The use of the OME metric appears optimal for opioid utilisation studies as it facilities both interpretation and comparison between opioids and geographical locations. We have presented a synthesis of published OME conversion factors that can be applied to pharmacoepidemiological studies of opioids, in addition to a discussion of the considerations and caveats in using OME as a metric for opioid use. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,061 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».