Clinical indications associated with opioid initiation for pain management in Ontario, Canada: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Concerns over prescription opioids contributing to high levels of opioid use disorder and overdose have led policymakers and clinicians to seek means to reduce inappropriate and high-dose initial prescriptions. To inform such efforts, we sought to describe the clinical indications associated with opioid initiation and the characteristics of the initial prescriptions and patients through a retrospective population-based cohort study. Our cohort included Ontarians initiating prescription opioids for pain management between April 1, 2015, and March 31, 2016. We identified the apparent clinical indication for opioid initiation by linking prescription drug claims to procedural and diagnostic information on health service records on the day of, and 5 days preceding prescription. Outcomes included initial opioid type, prescription duration, and daily dose (in milligram morphine equivalents), stratified either by indication or indication cluster. Among 653,993 individuals, we successfully classified 575,512 (88.0%) people initiating opioids into 23 clinical indications in 6 clusters: dental (23.2%); postsurgical (17.4%); musculoskeletal (12.0%); trauma (11.2%); cancer/palliative care (6.5%); and other less frequent indications (17.7%). Individuals with postsurgical pain received the highest daily doses (40.5% with greater than 50 milligram morphine equivalent), and those with musculoskeletal pain received more initial prescriptions with a duration exceeding 7 days (34.2%). Opioids are initiated for a wide range of indications with varying doses and durations; yet, those who initiated opioids for postsurgical and musculoskeletal pain received the greatest doses and durations of therapy, respectively. These findings may help tailor and prioritize efforts to promote more appropriate opioid prescribing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».