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Enregistrement W2743717700 · doi:10.1002/cncr.30839

Cancer survivorship and opioid prescribing rates: A population‐based matched cohort study among individuals with and without a history of cancer

2017· article· en· W2743717700 sur OpenAlexafffundabout
Rinku Sutradhar, Armend Lokku, Lisa Barbera

Notice bibliographique

RevueCancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of OntarioOntario Ministry of Health and Long-Term CareOntario Institute for Cancer ResearchInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineSurvivorship curveCancerPopulationCancer registryDemographyOpioidCohortRetrospective cohort studyCohort studyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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