Cancer survivorship and opioid prescribing rates: A population‐based matched cohort study among individuals with and without a history of cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about opioid prescribing among individuals who have survived cancer. Our aim is to examine a predominantly socio-economically disadvantaged population for differences in opioid prescribing rates among cancer survivors compared with matched controls without a prior diagnosis of cancer. METHODS: This was a retrospective population-wide matched cohort study. Starting in 2010, individuals residing in Ontario, Canada, who were 18 to 64 years of age and at least 5 years past their cancer diagnosis were matched to controls without a prior cancer diagnosis based on sex and calendar year of birth. Follow-up was terminated at any indication of cancer recurrence, second malignancy, or new cancer diagnosis. To examine the association between survivorship and the rate of opioid prescriptions, an Andersen-Gill recurrent event regression model was implemented, adjusting for numerous individual-level characteristics and also accounting for the matched design. RESULTS: The rate of opioid prescribing was 1.22 times higher among survivors than among their corresponding matched controls (adjusted relative rate, 1.22; 95% CI, 1.11-1.34). Individuals from lower income quintiles who were younger, were from rural neighborhoods, and had more comorbidities had significantly higher prescribing rates. Sex was not associated with prescribing rates. This increased rate of opioid prescribing was also seen among survivors who were 10 or more years past their cancer diagnosis (compared with their controls). CONCLUSION: This study demonstrates substantially higher opioid prescribing rates among cancer survivors, even long after attaining survivorship. This raises concerns about the diagnosis and management of chronic pain problems among survivors stemming from their cancer diagnosis or treatment. Cancer 2017;123:4286-4293. © 2017 American Cancer Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».