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Enregistrement W2885187828 · doi:10.1016/j.drugalcdep.2018.06.028

Comparing the contribution of prescribed opioids to opioid-related hospitalizations across Canada: A multi-jurisdictional cross-sectional study

2018· article· en· W2885187828 sur OpenAlexafffundabout
Tara Gomes, Wayne Khuu, Diana Craiovan, Diana Martins, Jordan Hunt, Kathy Lee, Mina Tadrous, Muhammad Mamdani, J. Michael Paterson, David N. Juurlink

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Dependence · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCanada Research ChairsMcMaster UniversityHealth Sciences CentreCanadian Institute for Health InformationSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedical prescriptionMedicineOpioidOpioid overdoseDrug overdoseEmergency medicineCross-sectional studyAddictionPoison controlPrescription Drug MisusePsychiatryOpioid use disorderInternal medicine(+)-NaloxonePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian opioid crisis is a complex, multifaceted problem involving prescribed, diverted and illicitly manufactured opioids. This study sought to characterize the contribution of prescribed opioids to opioid-related hospitalizations in Canada. METHODS: We conducted a cross-sectional study of all individuals who were admitted to hospital for opioid toxicity in British Columbia (BC), Manitoba and Ontario between April 2015 and March 2016. We used prescription claims to ascertain active prescription opioid use at time of hospital admission. In secondary analyses, we defined recent opioid prescriptions as those that were dispensed in the 30 and 180 days up to and including admission, and the prevalence of active co-prescription of benzodiazepines with opioids at time of overdose. RESULTS: We identified 2599 instances of opioid toxicity over the study period. In BC, 34.1% of hospital visits for overdose occurred in people with an active opioid prescription, compared to 52.2% (47 of 90) in Manitoba and 52.8% (804 of 1524) in Ontario. However, active opioid prescriptions prior to overdose varied significantly by age and sex. Co-prescription of opioids and benzodiazepines prior to overdose ranged from 17.1% in BC to 35.6% in Manitoba. CONCLUSIONS: There remains an important ongoing contribution of prescribed opioids to overdoses across Canada, but non-prescribed opioids play a growing role, particularly in BC. These findings underscore the importance of more judicious opioid prescribing, harm reduction programs, and improved access to addiction care for people with an opioid use disorder.

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: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
modèles en accordL'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)0,000
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,303 · 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.
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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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