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Enregistrement W2748747292 · doi:10.1186/s13643-017-0556-x

Adverse outcomes associated with opioid prescription for acute low back pain: a systematic review protocol

2017· review· en· W2748747292 sur OpenAlexaff
Natalia Mouravska, Laura Zielinski, Meha Bhatt, Nitika Sanger, Monica Bawor, Brittany B. Dennis, Laura Banfield, James MacKillop, James Paul, Andrew Worster, Philip A. Laplante, Lehana Thabane, Zainab Samaan

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensImpactHamilton General HospitalPopulation Health Research InstituteJuravinski HospitalMcMaster UniversityHamilton Health SciencesMcMaster University Medical CentreSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINECINAHLPsycINFOObservational studyRandomized controlled trialMedical prescriptionCochrane LibraryAdverse effectPopulationClinical trialIntensive care medicinePsychiatryInternal medicinePsychological interventionNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute low back pain (ALBP) is the top cause of global disability, demonstrating a significant impact on individuals and society and demanding the need for appropriate management. There is a trend towards an increasing number of opioid prescriptions for ALBP despite the lack of investigation for its various short- and long-term outcomes. The objective of this review is to examine adverse outcomes associated with opioid use for ALBP. Using a search strategy, the search will be conducted using the following electronic databases: PubMed/MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Web of Science, Cochrane Library, the National Institutes for Health Clinical Trials Registry and the World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform (WHO ICTRP). We will include randomized clinical trials and observational studies investigating the impact of opioid use in ALBP in the adult population. All phases of screening, data extraction and assessment of methodological quality will be performed by two independent reviewers. We will perform quality and risk of bias assessment for the included articles and compare high and low risk of bias with a sensitivity analysis. We will conduct random- and fixed-effects meta-analyses with heterogeneity calculated using the I 2 statistic and evaluate publication bias. There are current guidelines published to alert clinicians in prescribing opioids for ALBP due to its likelihood of misuse, yet there is little change in prescribing patterns. To date, there is an absence of systematic information about the outcomes of prescription opioid in patients with ALBP. We will address this gap by providing evidence that will be useful for clinical practice. PROSPERO CRD42016033090

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0350,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,322 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Revue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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