Risk of Opioid Abuse and Biopsychosocial Characteristics Associated With This Risk Among Chronic Pain Patients Attending a Multidisciplinary Pain Treatment Facility
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to (1) determine the proportion of patients referred to a multidisciplinary pain treatment facility at risk of opioid abuse, (2) examine biopsychosocial factors associated with this risk, and (3) compare patient outcomes 6 months later across risk of opioid abuse and type of treatment (opioids vs. no opioids). METHODS: Participants were 3040 patients (mean age=53.3±14.7 y; female=56%) enrolled in the Quebec Pain Registry between July 2012 and May 2014. Patients answered self-report and nurse-administered questionnaires (pain and psychosocial constructs, Opioid Risk Tool, pain medication, etc.) before initiating treatment at the multidisciplinary pain treatment facility and 6 months later. Data were analyzed using the Pearson χ tests, multivariable binary logistic regression, and multivariate general linear model. RESULTS: Results showed that 81%, 13%, and 6% of patients were at low, moderate, and severe risk of opioid abuse, respectively. Civil status, pain duration, mental health-related quality of life, and cigarette smoking were significantly associated with risk of opioid abuse (P<0.001). There was a significant interaction between risk of opioid abuse and type of treatment in predicting 6-month pain outcomes and quality of life. DISCUSSION: Almost 20% of patients had a moderate/severe risk of opioid abuse; whether these patients were taking opioids or not for their pain, they had worse outcomes at follow-up. These results point to the importance of assessing risk of opioid abuse in chronic pain patients and to consider how this risk may impact on their clinical evolution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».