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Enregistrement W2890895329 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.798

International Comparison in Opiate Prescribing for New Users in Primary Care using Electronic Medical Record Data

2018· article· en· W2890895329 sur OpenAlexaffabout
Robyn Tamblyn, Nadyne Girard, Bettina Habib, William G Dixon, Meghna Jani, David W. Bates, Jennifer S. Haas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineOpiateFamily medicinePrimary careJurisdictionCodeinePsychiatryMorphineNursingPharmacologyLawPolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe opioid epidemic in North America has, in part, been attributed to an increase in opiate use for non-cancer pain and the prescription of more potent molecules. In contrast, the United Kingdom appears unaffected by this crisis, possibly because of differences in primary care prescribing, or health system policies.
 ObjectiveTo determine if there are differences in opiate prescribing for new users in primary care in the United Kingdom, United States, and Canada.
 ApproachElectronic health record data from Quebec, Canada (MOXXI), the United States (Partners Health Care, Boston MA), and the United Kingdom (CPRD random sample of 600,000) were used to identify new users of opiates (no prior prescription in 2 years), at least 18 years old between 2006-2016. Cancer patients were excluded after harmonizing equivalent READ and ICD9/10 codes. Generic drug names in each jurisdiction were mapped to the WHO ATC classification, and characterized using morphine milligram equivalents (MME).
 ResultsOverall 655,877 new users were identified, of whom 78% of 58,286 (U.S.), 88% of 6,251 (Canada), and 96% of 600,000 (UK) were non-cancer patients. Mean age of new users was 49 (SD 16) in the US, 57 (SD 16) in Canada, and 52 (SD 19) in the UK. 57.6% (UK) to 67.3% (US) of new users were women. In the UK, 86.5% of patients were started on codeine (MME:0.15), compared to 43.9% in Canada and 8.5% in the U.S. In the U.S 65.0\% were started on oxycodone (MME:1.5), and 10.9% on hydrocodone (MME:1). In Canada, tramadol (18.2%; MME: 0.1) followed by oxycodone (13.2%) were the next most commonly prescribed drugs.
 Conclusion/ImplicationsSubstantial differences in opioid prescribing practices for non-cancer pain were observed between the UK and Canadian and United States sites. The predilection to start patients on more potent opiates in North America may be a contributing cause to the opiate epidemic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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