Determinants of trends in prescription opioid use in British Columbia, Canada, 2005–2013
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the determinants of total opioid consumption in a Canadian province, and to examine patterns of opioid dispensations by sex, age, and income quintile. METHODS: We used population-based administrative data on prescription drug dispensations in British Columbia (BC; population ~4 million). We apply an index-based approach to examine how changes in population exposure, type of opioids used, and intensity of use contributed to changes in total morphine equivalents dispensed per 1000 population. RESULTS: Between 2005 and 2013 in BC, opioid consumption increased by 31%, driven by longer duration of opioid therapy and by an increase in the use of stronger opioids. Consumption increased for oxycodone, hydromorphone, fentanyl, and tramadol; and declined for morphine, codeine, and other opioids. While we did not find large sex and age differences, the total level of opioid consumption was three times as high among individuals in the lowest income quintile compared to those in the highest income quintile. CONCLUSIONS: Our findings on changes in the type of opioids used and changes in intensity of use suggest that modifications to clinical management of patients on opioid therapy may be warranted. Similar drug utilization statistics, derived from drug information systems, can be reproduced in other jurisdictions to enable a better understanding of the opioid crisis. Copyright © 2016 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».