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Enregistrement W2891737726 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.644

Linking the Narcotics Monitoring System Database to Quantify the Contribution of Prescribed and Non-Prescribed Opioids to Opioid Overdoses in Ontario, Canada

2018· article· en· W2891737726 sur OpenAlex
Diana Martins, Samantha Singh, Wayne Khuu, Mina Tadrous, Michael J. Paterson, David N. Juurlink, Muhammad Mamdani, Tara Gomes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesOntario Drug Policy Research Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineOpioidPharmacyEmergency medicinePharmacoepidemiologyMedical emergencyFamily medicineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe Ontario Narcotics Monitoring System (NMS) captures information on all prescriptions for controlled medications dispensed from outpatient pharmacies in Ontario, Canada, regardless of payer. This system was introduced in 2012, as a strategy to promote appropriate prescribing and dispensing practices. Objectives and ApproachWe sought to explore the degree to which prescriptions in the NMS can be linked to other health claims databases, and describe the types of medications dispensed between July 2012 and December 2016. We also linked opioid prescriptions to hospitalization and mortality data to examine the relative contributions of prescribed and non-prescribed opioids to opioid toxicity events in 2016. A recent opioid prescription was defined as a prescription with a days’ supply that overlapped the opioid toxicity event. Analyses were stratified by gender and age. ResultsWe examined 1.3 million prescriptions in the NMS during the study period: 72.8% for opioids, 21% for benzodiazepines, 4.4% for stimulants and <2% for other medications. Approximately 97% of prescriptions in the NMS could be linked because an Ontario health card was used at the time of dispensing. In 2016, we found that 52.8% of individuals with an opioid-related hospitalization (N=804/1,524) and 32.5% of those with an opioid-related death (N=278/855) had a recent opioid prescription. The proportion of opioid-related hospitalizations and deaths with a recent opioid prescription was significantly higher among females vs. males (57.2% vs. 48.0% and 45.6% vs. 26.4%, respectively; p<.001), and older (aged 45-64) vs. younger (aged 0-24) individuals (66.9% vs 9.9% and 46.4% vs 11.6% respectively; p<.001). Conclusion/ImplicationsLinkage was possible for the majority of prescriptions in the NMS. We found that a large proportion of opioid overdoses involved a non-prescribed opioid, particularly among men and younger individuals. These findings highlight an important difference in patterns of opioid use and toxicities in the population that policy-makers should consider.

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.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,312 · 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